En este repositorio se presenta el segundo Trabajo Práctico para la materia Laboratorio de Datos de la carrera de Licenciatura en Ciencia de Datos.
Los temas evaluados, de la materia, son:
- Entrenamiento y evaluación de modelos de aprendizaje automático.
Dado el conjunto de imágenes llamado Sign Language MNIST, queremos poder responder:
- ¿Si una imagen corresponde a una seña de la L o a una seña de la A?
- ¿A cuál de las vocales corresponde la seña en la imagen?
Para responder esas preguntas se realizó un análisis, experimentación, entrenamiento y evaluación de los modelos K-nearest neighbors y Árboles de Decisión.
Conjunto de imágenes(28 x 28 píxeles) del abecedario en lengua de señas estadounidense, a excepción de las letras J y Z (requieren movimiento). Este conjunto se conoce como Sign Language MNIST en Kaggle.
Fuente:. https://www.kaggle.com/datasets/datamunge/sign-language-mnist
- informe_tp2_jvc.pdf: es el informe del proyecto.
- sign_jvc.py: código utilizado para el entrenamiento, experimentación y evaluación de los modelos.
- importante.md: información sobre las librerías y la ejecución del código.
- requirements.txt: contiene las librerías con las versiones utilizadas.
- sign_mnist_train.csv: dataset del abecedario en lenguaje de señas.
- img: se encuentran las imagenes usadas para README.md
