edyfjm07/squad_indicaciones_es huggingface dataset:
dataMining1

Debe discretizar en 3 intervalos por igual anchura e igual frecuencia. Busca la forma de acceder a la aplicación WEKA. Documenta el efecto del filtro en las variables numéricas.

Pregunta: ¿En dónde se documenta el efecto del filtro?
Respuesta: en las variables numéricas.
dataMining2

Balancee las clases hasta tener 1608 muestras de la clase 1 y 1360 de la clase 2, y explique como llegó a obtener esas nuevas muestras.

Pregunta: ¿Cuántas muestras se debe tener de la clase 1?
Respuesta: 1608 muestras de la clase 1
dataMining2

Balancee las clases hasta tener 1608 muestras de la clase 1 y 1360 muestras de la clase 2, y explique como llegó a obtener esas nuevas muestras.

Pregunta: ¿Cuántas muestras se debe tener de la clase 2?
Respuesta: 1360 muestras de la clase 2
dataMining2

Realice predicciones con el dataset de test, utilizando los 6 algoritmos utilizados en el entrenamiento.

Pregunta: ¿Con qué dataset se pide que realice predicciones?
Respuesta: con el dataset de test
dataMining2

Realice predicciones con el dataset de test, utilizando los 6 algoritmos utilizados en el entrenamiento.

Pregunta: ¿Cuántos algotirmos fueron utilizados durante el entrenamiento?
Respuesta: 6 algoritmos
dataMining2

Haga un informe detallado para explicar como funcionaron los algoritmos

Pregunta: ¿Qué se pide que se haga para explicar como funcionaron los algoritmos?
Respuesta: Haga un informe detallado
dataMining3

Trabajamos con el conjunto de datos Automobile, que podéis encontrar en el repositorio UCI Machine Learning. Éste dataset contiene 205 instancias con diferentes características de automóviles como el número de puertas (number-of-doors), los caballos (horsepower) o el precio (price).

Pregunta: ¿Con qué conjunto de datos trabajamos?
Respuesta: con el conjunto de datos Automobile
dataMining3

Trabajamos con el conjunto de datos Automobile, que podéis encontrar en el repositorio UCI Machine Learning. Éste dataset contiene 205 instancias con diferentes características de automóviles como el número de puertas (number-of-doors), los caballos (horsepower) o el precio (price).

Pregunta: ¿Cuántas instancias contiene el dataset?
Respuesta: 205 instancias
dataMining3

Usamos el modelo k-nearest neighbors, donde se estima el valor perdido como la media (en el caso de las variables numéricas) de los valores de los k vecinos u observaciones mas cercanos. Asimismo, para las variables categóricas, se utiliza las clase mayoritaria de entre los k mas cercanos.

Pregunta: ¿Qué modelo usamos?
Respuesta: el modelo k-nearest neighbors
dataMining3

Para las variables categóricas se utiliza la clase mayoritaria de entre los k mas cercanos.

Pregunta: ¿Qué clase se utiliza para las variables categóricas?
Respuesta: la clase mayoritaria
dataMining3

Éste dataset contiene 205 instancias, y tiene estas características: número de puertas, los caballos o el precio.

Pregunta: ¿Que características tiene el dataset?
Respuesta: número de puertas, los caballos o el precio.
dataMining4

Recolección de Datos: Obtener un conjunto de datos de transacciones comerciales. Puedes utilizar el dataset público "Online Retail Dataset" de UCI Machine Learning Repository o cualquier otro dataset disponible

Pregunta: ¿Qué conjunto de datos se debe obtener?
Respuesta: Obtener un conjunto de datos de transacciones comerciales
dataMining4

Recolección de Datos: Obtener un conjunto de datos de transacciones comerciales. Puedes utilizar el dataset público Online Retail Dataset.

Pregunta: ¿Qué dataset público se puede utilizar?
Respuesta: el dataset público Online Retail Dataset.
dataMining4

Realiza un análisis exploratorio de los datos (EDA) para comprender las características principales del conjunto de datos.

Pregunta: ¿Qué tipo de análisis de pide realizar?
Respuesta: un análisis exploratorio de los datos
dataMining4

Aplica algoritmos de minería de datos para identificar patrones de compra. Utiliza el algoritmo Apriori para la extracción de reglas de asociación y el algoritmo K-means para la segmentación de clientes.

Pregunta: ¿Qué algotirmos se aplica para identificar patrones de compra?
Respuesta: algoritmos de minería de datos
dataMining4

Aplica algoritmos de minería de datos para identificar patrones de compra. Utiliza el algoritmo Apriori para la extracción de reglas de asociación y el algoritmo K-means para la segmentación de clientes.

Pregunta: ¿Qué algoritmo se utiliza para la extracción de reglas de asociación?
Respuesta: el algoritmo Apriori
dataMining5

Asegúrate de tener instaladas las librerías necesarias en tu entorno de trabajo. Utiliza pip o conda para instalar Pandas, NumPy, Matplotlib y Scikit-learn.

Pregunta: ¿Qué se utiliza para instalar Pandas, NumPy, Matplotlib y Scikit-learn.?
Respuesta: Utiliza pip o conda
dataMining5

Asegúrate de tener instaladas las librerías necesarias en tu entorno de trabajo. Utiliza pip o conda para instalar Pandas, NumPy, Matplotlib y Scikit-learn.

Pregunta: ¿Donde se debe tener instaladas las librerías necesarias?
Respuesta: en tu entorno de trabajo
dataMining5

Cargar el conjunto de datos utilizando Pandas y realiza un análisis exploratorio inicial. Utiliza funciones de Pandas para inspeccionar las primeras filas del dataset, obtener información básica sobre las columnas (tipos de datos, valores faltantes), y calcular estadísticas descriptivas básicas (media, mediana, desviación estándar, etc.).

Pregunta: ¿Qué análisis se realiza?
Respuesta: un análisis exploratorio inicial
dataMining5

Cargar el conjunto de datos utilizando Pandas y realiza un análisis exploratorio inicial. Utiliza funciones de Pandas para inspeccionar las primeras filas del dataset, obtener información básica sobre las columnas (tipos de datos, valores faltantes), y calcular estadísticas descriptivas básicas (media, mediana, desviación estándar, etc.).

Pregunta: ¿Qué se debe cargar?
Respuesta: el conjunto de datos
dataMining5

Cargar el conjunto de datos utilizando Pandas y realiza un análisis exploratorio inicial. Utiliza funciones de Pandas para inspeccionar las primeras filas del dataset, obtener información básica sobre las columnas (tipos de datos, valores faltantes), y calcular estadísticas descriptivas básicas (media, mediana, desviación estándar, etc.).

Pregunta: ¿Cuáles funciones se utiliza para inspeccionar las primeras filas del dataset?
Respuesta: funciones de Pandas
Human Perception

Realizar un ejemplo de visión por computador (a elección) que permita reconocer un objeto con un porcentaje de precisión superior al 90% (accuracy). Utilice su base de datos de imágenes de placas de vehículo (u otro).

Pregunta: ¿Qué ejemplo se debe realizar?
Respuesta: un ejemplo de visión por computador
Human Perception

Para la calificación se considerará la funcionalidad y ejecución correcta de cada parámetro solicitado, capacidad de resolver el problema a través de su análisis, diseño y programación, aplicación de las estructuras y parámetros.

Pregunta: ¿Qué se considerará para la calificación?
Respuesta: se considerará la funcionalidad y ejecución correcta
Human Perception

Lea detenidamente el escenario práctico planteado sobre la elaboración de una solución de software. Se indica que cualquier intento de copia tendrá una calificación equivalente a 0.

Pregunta: ¿Qué calificación tendra cualquier intento de copia?
Respuesta: una calificación equivalente a 0
Human Perception

Presente la información de la arquitectura de la red: arquitectura usada, número de capas, precisión, pérdida (loss), además si detecta el sobre entrenamiento o overfitt indicarlo.

Pregunta: ¿De qué arquitectura se pide presentar la información ?
Respuesta: de la arquitectura de la red
Human Perception

La tarea podrá ser realizará en computador en el formato IEEE, utilizando la plantilla facilitada en Latex en Overleaf. En caso de exceder el tamaño permitido en el EVA, podrá adjuntar el enlace del archivo compartido en Google Drive Institucional en su informe.

Pregunta: ¿Qué plantilla se debe utilizar?
Respuesta: la plantilla facilitada en Latex en Overleaf
Human Perception

La tarea descrita deberá realizarla mediante el uso de librerías de visión por computador, al finalizar enviarla a la plataforma EVA-UNL hasta las 23:59 pm del día Lunes 13 de Noviembre de 2023.

Pregunta: ¿A qué plataforma se pide enviar la tarea?
Respuesta: a la plataforma EVA-UNL
Human Perception

La tarea descrita deberá realizarla mediante el uso de librerías de visión por computador, al finalizar enviarla a la plataforma EVA-UNL hasta las 23:59 pm del día Lunes 13 de Noviembre de 2023.

Pregunta: ¿Hasta qué hora se debe enviar la tarea?
Respuesta: hasta las 23:59 pm
Human Perception

La tarea descrita deberá realizarla mediante el uso de librerías de visión por computador, al finalizar enviarla a la plataforma EVA-UNL hasta las 23:59 pm del día Lunes 13 de Noviembre de 2023.

Pregunta: ¿En qué fecha se debe entregar la tarea?
Respuesta: Lunes 13 de Noviembre de 2023.
Human Perception

La tarea será presentada de forma individual, aquellas que tengan indicios de copia o plagio tendrán una calificación equivalente a 0 (cero).

Pregunta: ¿De qué forma debe ser presentada la tarea?
Respuesta: de forma individual
Human Perception

La tarea es individual y deberá explicarla en un documento tipo informe y anexar las pantallas necesarias del resultado final.

Pregunta: ¿Qué se debe anexar en la tarea?
Respuesta: las pantallas necesarias del resultado final
Human Perception

Realice el análisis y revisión de dos librerías aplicadas a un ejemplo de visión por computación.

Pregunta: ¿Cuántas librerías se debe analizar y revisar?
Respuesta: dos librerías
Human Perception

No olvidar que, el tamaño del archivo en el EVA es máximo 2MB sugerido en bytes para evitar inconvenientes al momento de su entrega en EVA-UNL.

Pregunta: ¿Cuál es el peso maxímo que debe tener el archivo en el EVA?
Respuesta: es máximo 2MB
Human Perception

El Trabajo Final de Asignatura consiste en definir de forma clara su proyecto final de materia, que deberá defender al final del periodo académico.

Pregunta: ¿En qué consiste El Trabajo Final de Asignatura?
Respuesta: consiste en definir de forma clara su proyecto final de materia
Human Perception

Realizar un ejemplo de visión por computador (a elección) que permita reconocer un objeto con un porcentaje de precisión superior al 90% 

Pregunta: ¿Qué porcentaje de precisión se debe obtener?
Respuesta: un porcentaje de precisión superior al 90%
Human Perception

El Trabajo Final de Asignatura consiste en definir de forma clara su proyecto final de materia, que deberá defender al final del periodo académico.

Pregunta: ¿Cuándo se deberá defender El Trabajo Final de Asignatura?
Respuesta: al final del periodo académico.