*** Ver Video de ejemplo *** Instrucciones para Generar tu Librería de IA Entrenada
Completa el siguiente formulario para generar tu librería de Inteligencia Artificial entrenada.
Pasos:
- Selecciona el archivo CSV de entrenamiento.
- Define el tamaño de la primera capa oculta.
- Define el tamaño de la segunda capa oculta.
- Selecciona el lenguaje o plataforma de salida del modelo entrenado.
Requisitos del Archivo CSV
El archivo CSV debe cumplir con las siguientes condiciones:
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La primera fila debe contener los nombres de las columnas.
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Los nombres de las columnas no deben incluir espacios ni caracteres especiales.
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Todas las columnas son númericas, los atributos pueden ser float con decimales.
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La primera columna debe contener la numeración de cada fila: 1, 2, 3, 4...
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La última columna corresponde al resultado o clase esperada, esta debe tener valores númericos del tipo integer.
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Nota: La red neuronal generará automáticamente tantas clases como valores distintos existan en esta columna.
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Las columnas deben estar separadas por comas (,) y no por punto y coma (;).
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Los números decimales deben utilizar punto (.) como separador decimal.
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El archivo debe estar codificado en formato UTF-8.
Ejemplo 1: Formato archivo carga datos entrenamiento
Ejemplo de archivo CSV para detectar 3 colores:
id,red,green,blue,color
1,94.68,30.32,20.40,0
2,94.68,30.32,20.40,0
3,95.24,30.71,20.78,0
4,96.01,31.38,21.44,0
5,96.01,31.38,21.44,0
6,38.25,72.12,45.52,1
7,38.25,72.12,45.52,1
8,39.36,73.40,45.90,1
9,39.36,73.40,45.90,1
10,39.69,74.06,45.33,1
11,20.40,57.38,118.24,2
12,20.40,57.38,118.24,2
13,20.29,57.49,118.72,2
14,20.29,57.54,118.81,2
15,20.29,57.54,118.81,2
Ejemplo 2: Uso lbrería generada
Ejemplo uso librería generada para detectar colores con entrada 3 parametros (RGB):
from archivos_subidos_datos_(nombre_librería) import NN
### Creo la instancia de la clase
color=NN()
### Creo la entrada con los valores RGB
entrada=[12.40,33.38,118.2]
### Realiza la predicción
print(color.predict(entrada))