Redes Neuronales Convolucionales que resuelven los problemas de los data set Cifar10 y Car Evaluation
Este documento explica qué problema resuelven las redes neuronales de este reporsitorio y cómo ejecutarlas
Este repositorio contiene 2 archivos que son:
- Car_Evaluation_CNN_CarlosDoffinySV.ipynb el cual es el código hecho en
Google Colabque resuelve el problema del data set Car Evaluation. - Cifar10_CNN_CarlosDoffinySV.ipynb el cual es el código hecho en
Google Colabque resuelve el problema del data set Cifar10
Para ejecutar la red neuronal se deben seguir los siguientes pasos:
- Clonar el presente repositorio para poder descargar los archivos.
- Ingresar al sitio web de Google Colab.
- En él aparecerá la siguiente ventana, y nos iremos a la última opción denominada Subir, en donde seleccionaremos cualquiera de los archivos cuya red neuronal queramos observar, analizar o modificar.
- Una vez que se haya cargado el código, deberemos hacer click arriba a la derecha en donde dice Conectar, para que así poder utilizar los recursos gratuitos en la nube que ofrece Google Colab.
- Si la red neuronal que queremos ejecutar es la del data set de
Car Evaluationserá necesario descargar de su link el archivocar.data, y luego seleccionaremos en la barra lateral de la izquierda deGoogle Colabla opción Archivos, y ahí subiremos el archivo recién descargado. - Por último, solo quedaría ejecutar el código, presionando las teclas
Ctrl + F9o en el menú superior seleccionar la opción deEntorno de Ejecución > Ejecutar todas
- Estas redes neuronales son diferentes cada una entre sí, pero todas están igual de detalladas y explicadas en su código de Google Colab.
- Si quieren cambiar, modificar o agregar cualquier parámetro o función nueva a la red, pueden hacerlo sin problemas, pero para ejecutar los cambios deberán seleccionar en el menú superior la opcion de
Entorno de Ejecución > Reiniciar y Ejecutar todo - Antes de ejecutar la primera vez el código, ya estarán precargados los resultados de la última ejecución realizada antes de subir el código a este repo.
Formar una comunidad activa en donde todos podamos aprender y crecer juntos en nuestras jornadas de programación es muy gratificante, por lo cual cualquier contribución es muy apreciada.
Si tienes alguna sugerencia para mejorar esto, por favor bifurca este repositorio y crea un pull request, o crea un issue con el tag enhacement
En caso de presentar algún tipo de problema con el código, los data sets o necesitar alguna ayuda para resolver una duda, por favor revisen los issues para ver si alguien anteriormente tuvo la misma duda, y sino, pueden crear uno nuevo sin problema.
Este proyecto utiliza una licencia del MI, cuyos detalles puedes encontrar en el archivo LICENSE.md. Siéntete libre de usar este proyecto como base para tus próximos proyectos.
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