Efraín Retana Segura - Grupo de las 10:00 a.m.
Debido a las limitaciones de almacenamiento en GitHub (aproximadamente 2 - 4 GB), tuve que subir dos archivos de gran tamaño (la data y el dataset de superpíxeles, con un peso total de 3 GB) a Google Drive.
🔗 Acceso a los archivos:
Google Drive - Dataset y Data
- Trabajo de investigación sobre clasificación de números manuscritos del 0 al 9.
- Proyecto desarrollado en Jupyter Notebooks.
- Utilicé PyTorch y el dataset MNIST Superpixels.
- El objetivo principal fue analizar el accuracy y el train loss del modelo.
- Para un seguimiento visual más detallado, empleé la plataforma Weights & Biases (wandb.ai) que permitió graficar el progreso de manera dinámica y organizada.
