Implementa, entrena y evalúa modelos matemáticos de aprendizaje automático (machine learning) que solucionen problemas reales de regresión, clasificación o agrupamiento a partir del análisis de diferentes tipos de conjuntos de datos.
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Competencia de la credencial:
El estudiante analizará una situación problemática relacionada con la utilización de un vehículo inteligente que opera y realiza diversas tareas dentro de una planta industrial.
Instrucciones:
Se ha decidido integrar un vehículo inteligente a una planta industrial, el cual es capaz de trasladarse de forma autónoma a través de las instalaciones, así como de transportar productos de un sitio a otro.
La planta tiene tres áreas de manufactura, por tanto, cada producto se encuentra empacado en un contenedor específico que identifica el área a la que pertenece.
Por otra parte, cada producto que se encuentra en el almacén posee características de volumen (cm3), así como el tipo de manipulación que requiere (frágil, normal), el lugar de procedencia (A, B, C, D) y la temperatura de almacenamiento (ambiente, refrigerado).
Además, se conoce que el vehículo puede tener una o varias cámaras incorporadas, cuya resolución de captura es de 1920 x 1080 pixeles. La máxima calidad con la que se pueden transmitir las imágenes a través de la red está limitada a la tercera parte de la resolución original.
Producto_1:
Volumen (cm3): 12,000
Procedencia: A
Manipulación: Normal
Temperatura: refrigerado
Protocolo: Protocolo_1
Producto_2:
Volumen (cm3): 20,000
Procedencia: C
Manipulación: Normal
Temperatura: ambiente
Protocolo: Protocolo_2
Construye un modelo de aprendizaje automático supervisado a partir del conjunto de datos elaborado, que sea capaz de determinar el tipo de protocolo que debe seguir el vehículo al manipular un producto.
Construye un modelo de aprendizaje automático no supervisado, que, a partir del conjunto de datos utilizado en el punto anterior, agrupe cada producto en clusters.
Puedes emplear Python, así como la plataforma IBM Cloud y sus diversas herramientas para la realización de los últimos dos puntos.
Criterios de evaluación: