Aprendizaje Automático

Aplicación en Jupyter Notebook que muestra historia del proceso de implementación de un ciclo completo de técnicas de Aprendizaje Automático sobre un conjunto de datos seleccionado, utilizando las herramientas que provee el lenguaje de programación Python a través de las bibliotecas Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scipy y Sklearn.

Resumen

Mediante la aplicación de un modelo de Aprendizaje Automático al conjunto de datos se busca hallar cuales variables son predictores potenciales del valor de otra variable dependiente, en este caso el Porcentaje de Personas Insatisfechas (ppd).

Instalación y uso del Notebook

Es necesario tener instalado el software Jupyter Notebooks y las librerías que se utilizarán.

Jupyter Notebook

Para utilizar el software Jupyter Notebook se tienen distintas opciones, a continuación se listan las mas comunes:

• Terminal

Instalación

pip install notebook

Ejecución

jupyter notebook

• Herramienta Anaconda

Esta herramienta nos permite ocupar de manera sencilla notebooks de Jupyter ya que cuenta con las librerías de python más populares ya instaladas.

Web Anaconda.

Librerías necesarias

Para instalar las librerías necesarias debemos ejecutar los siguientes comandos a través de la terminal.

• Numpy:

pip install numpy

• Pandas:

pip install pandas

• MatPlotLib:

py -m pip install matplotlib

Utilizar Notebook

• Terminal

Descomprimir el notebook y abrir una terminal cambiando el directorio de trabajo actual a la ubicación en donde se encuentra nuestro notebook "main.ipynb".

cd Aprendizaje-Automatico-TPCD

O clonar el repositorio a través del comando git clone.

git clone https://github.com/fvalentin1/Aprendizaje-Automatico-TPCD.git

cd Aprendizaje-Automatico-TPCD

Luego debemos ejecutar la aplicación Jupyter Notebook