Correcciones

docs/_posts/2024-03-07-Semana-17.md

@@ -9,9 +9,17 @@ tags:
 
 ## Índice
 
+- [Índice](#índice)
+- [Fallo en augmentation](#fallo-en-augmentation)
+- [Cambio de enfoque](#cambio-de-enfoque)
+- [Cambios en el dataset](#cambios-en-el-dataset)
+- [Video final](#video-final)
+- [Conclusiones de la semana](#conclusiones-de-la-semana)
+
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-## Fallo en la aumentación
+## Fallo en augmentation
 
 Lo primero que se descubrió es que en nuestro caso la aumentación no nos favorecía tanto, ya que al hacer que el aprendizaje no dependiera del color, se detectaba la pared del circuito como la línea, por lo que se tuvo que quitar esta característica.
 
@@ -83,4 +91,4 @@ No siempre más entrenamiento significa mejores resultados. Esto creo que podrí
   <figcaption>Result</figcaption>
 </figure>
 
-Podemos ver la diferencia de media entre frecuencias del piloto experto, con una media de 125 Hz, al piloto neuronal que, aunque tenga más desviación, su media ronda al doble. Respecto a resultados prácticos, es cierto que el piloto neuronal tiene un poco más de error y tarda 5 segundos más en completar el circuito.
+Podemos ver la diferencia de media entre frecuencias del piloto experto, con una media de 125 Hz, al piloto neuronal que, aunque tenga más desviación, su media de frequencia ronda al doble. Respecto a resultados prácticos, es cierto que el piloto neuronal tiene un poco más de error y tarda 5 segundos más en completar el circuito.