Semana 4

Evidencia final


Refuerza varios de los contenidos teóricos y prácticos aprendidos durante el curso, realizando ejercicios sobre los diferentes modelos algorítmicos que se utilizan para construir soluciones de aprendizaje supervisado, al mismo tiempo que realizas el proceso de preparación de los datos correspondiente a cada problema y practicas tus habilidades de programación utilizando el lenguaje de Python y la librería Scikit-learn.

  1. Genere un nuevo cuaderno en Google Colab con el nombre Aprendizaje automático supervisado y realice las siguientes operaciones:
    1. Utilizando la librería Scikit-learn genere un conjunto de datos de 3 características, que estén linealmente relacionados.
    2. Aplicando el análisis de discriminante lineal, realiza el proceso de reducción de la dimensión y represente el resultado obtenido de manera gráfica.
    3. Seleccione un modelo de aprendizaje automático supervisado que le permita realizar la clasificación de ese conjunto de datos, e impleméntelo en su proyecto.
    4. Utilizando las diversas métricas de evaluación, compruebe la calidad del modelo seleccionado.
    5. Elabore una pequeña conclusión donde exprese sus impresiones sobre el resultado obtenido.
  2. Hace una década y media se dieron a conocer las "7 maravillas del mundo moderno". Utilice sus conocimientos de programación genética y elabore un programa en Python para determinar cuál sería el orden más adecuado para visitar estos increíbles lugares. Tenga en cuenta las siguientes condiciones:
    1. No se pueden repetir los destinos.
    2. Los viajes se consideran punto a punto, pero debido a las grandes distancias se debe utilizar la función del semiverseno para encontrar el valor de la distancia que separa los destinos.
    3. El objetivo es minimizar la distancia total.

Reporte electrónico en Word con la documentación de los requisitos solicitados en las instrucciones.

Considera que tu evidencia se evaluará con esta rúbrica.