Actividad integradora
Competencia de la credencial:
Refuerza varios de los contenidos teóricos y prácticos aprendidos durante el curso a través de ejercicios sobre los diferentes modelos algorítmicos que se utilizan para construir soluciones de aprendizaje supervisado, así como realizando el proceso de preparación de los datos correspondientes a cada problema y practicando habilidades de programación mediante el lenguaje de Python y la librería Scikit-learn.
Instrucciones:
- Genera un nuevo cuaderno en Google Colab con el nombre: Aprendizaje automático supervisado.
- Realiza las siguientes operaciones:
- Utilizando la librería Scikit-learn, genera un conjunto de datos de tres características que estén linealmente relacionados.
- Aplicando el análisis de discriminante lineal, realiza el proceso de reducción de la dimensión y representa el resultado obtenido de manera gráfica.
- Selecciona un modelo de aprendizaje automático supervisado que permita realizar la clasificación de ese conjunto de datos e impleméntalo en tu proyecto.
- Utilizando las diversas métricas de evaluación, comprueba la calidad del modelo seleccionado.
- Elabora una pequeña conclusión en donde exprese tus impresiones sobre el resultado obtenido.
- Hace una década y media se dieron a conocer “Las siete maravillas del mundo moderno". Utiliza tus conocimientos de programación genética y elabora un programa en Python para determinar cuál sería el orden más adecuado para visitar estos increíbles lugares. Toma en cuenta las siguientes condiciones:
- No se pueden repetir los destinos.
- Los viajes se consideran de punto a punto (no obstante, debido a las grandes distancias se debe utilizar la función del semiverseno para encontrar el valor de la distancia que separa los destinos).
- El objetivo es minimizar la distancia total.
Criterios de evaluación:
- Genera un proyecto en Google Colab y efectúa las operaciones indicadas del primer problema.
- Desarrolla el programa y resuelve la situación planteada utilizando la programación genética del segundo problema.