TPI de Algoritmos 2

Integrantes

• Juana Molina
• Silvia Fernández
• Javier Rodriguez

Setup

# Clonamos repositorio
git clone https://github.com/JaviCeRodriguez/algoritmos2_tpi.git

# Entramos al repositorio clonado
cd ./algoritmos2_tpi

# Creamos un entorno virtual
python3 -m venv nombre_entorno

# (Para Mac o Linux) Activamos el entorno
source nombre_entorno/bin/activate

# (Para Windows) Activamos el entorno
nombre_entorno/Scripts/activate

# Instalamos los paquetes necesarios
(nombre_entorno) pip install -r requirements.txt

Correr código

• En la carpeta modules están las clases utilizadas para entrenar los modelos, se pueden correr estos archivos por separado si lo desean.
• En el root van a encontrar dos notebooks: analisis_datasets_scikit.ipynb y analisis_datasets_paper.ipynb. La segunda notebook es la utilizada para elaborar el informe. Pueden abrirlo desde Google Colab (colocando las clases usadas en una carpeta modules o como parte de la notebook). También levantar esta notebook usando el comando en terminal jupyter notebook.

Planificación

• Elección de paper o trabajo de investigación para validar
• Tipos de algoritmos a utilizar
• Desarrollo de algoritmos propios para validar paper
• Re-iterar pasos realizados y mejorar calidad de código + performance
• Obtener resultados y describirlos en informe