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File metadata and controls

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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