¡Bienvenidos al emocionante mundo de la Inteligencia Artificial y la clasificación de mariposas! Este repositorio contiene el código fuente y los resultados del Proyecto 1 de la materia de Inteligencia Artificial, impartida por el profesor Cristian López Del Alamo en la Universidad de Ingeniería y Tecnología (UTEC).
Un equipo diverso y apasionado de estudiantes está detrás de este proyecto, listo para sumergirse en el reino de las mariposas y el aprendizaje automático. Permítanos presentarnos:
| Nombre Completo | Usuario Github | Código de Alumno |
|---|---|---|
| Matias Fabricio Maravi Anyosa | MatiasMaravi | 202120351 |
| Gabriel Eduardo Romero Diez | gabrielromerod | 202210303 |
| Rodo Arturo Vilcarromero Moscoso | NotRtro | 202010431 |
| Fabian Martin Alvarado Vargas | Fabian9533 | 201910354 |
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codigo: Aquí reside la magia del código fuente que hemos creado juntos. - 📁
images: Los datos son el corazón de nuestro proyecto. Aquí encontrarás los conjuntos de imágenes de mariposas que estamos utilizando. - 📁
documentacion: Documentos importantes y recursos útiles para comprender y replicar nuestro trabajo. - 📄
README.md: ¡Estás aquí! Este archivo contiene la información esencial que necesitas para comprender el proyecto.
Nuestro objetivo es explorar la emocionante tarea de clasificar diferentes especies de mariposas utilizando técnicas de aprendizaje automático. Seguiremos el enunciado del proyecto para:
- Preparar los datos y generar vectores característicos.
- Implementar y entrenar modelos de clasificación: Regresión Logística, SVM, KNN y Árboles de Decisión.
- Extender modelos binarios a clasificación multiclase.
- Dividir el dataset en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba.
- Utilizar K-fold cross-validation o Bootstrap para entrenar los modelos.
- Generar gráficas para analizar el rendimiento de los modelos.
- Calcular métricas de evaluación como Precisión, Recall y F1-Score.
- Concluir y comparar los resultados de los modelos.
Nuestro código es funcional y modular, permitiendo la ejecución de todas las pruebas mediante una única función. Hemos explorado diferentes algoritmos y técnicas de procesamiento de datos para lograr resultados sólidos y replicables.
Nuestra exploración exhaustiva incluye experimentos variando hiperparámetros, pruebas y análisis de resultados. Encontrarás los detalles, gráficos y tablas en nuestro documento adjunto.
Puedes acceder al repositorio completo aquí. ¡Estamos emocionados de compartir nuestro trabajo contigo y esperamos que disfrutes explorando el mundo de las mariposas y la inteligencia artificial! 🌟