Proyecto 2 - Implementacion de libreria tytus.js

Paso 1: Carga del dataset

Archivo CSV que se utilizará para entrenar y validar los algoritmos de inteligencia artificial


Paso 2: Selección del modelo de inteligencia artificial

Elección del algoritmo de inteligencia artificial que se hará uso, se encuentran disponibles los principales que proporciona la libreria tytus.js:

Modelo de IA Propósito de uso
Linear Regression Identificación de tendencias
Polynomial Regression Identificación de tendencias
Naive Bayes Realización de predicciones
Neural Networks Realización de predicciones
Decision Trees Organización de la información mediante patrones
K-means Organización de la información mediante patrones

Paso 3: Parametrización del modelo

Campos que se necesitan llenar para parametrizar el comportamiento del modelo

- Parametros generales

Porcentaje de los datos que será utilizada para el entrenamiento y porcentaje que será utilizada para las pruebas de las predicciones

%
%

- Parametros especificos del modelo

Porfavor cargar un archivo CSV

Es necesario indicar cuales columnas del CSV son las que almacenan los atributos que serán tomados en cuenta para entrenar el algoritmo


Atributos del dataset

Es necesario indicar cuales columnas del CSV son las que almacenan los atributos que serán tomados en cuenta para entrenar el algoritmo



Atributos a utilizar del dataset

¿Qué variable predecir?


¿Bajo de qué condiciones se desea predecir la variable?

Variable Valor

Es necesario indicar cuales columnas del CSV son las que almacenan los atributos que serán tomados en cuenta para entrenar el algoritmo

Paso 4: Uso del modelo

Acciones disponibles para usar el modelo según la configuración previamente establecida

NOTA: La implementacion de tytus.js del modelo de IA seleccionado no permite el entrenamiento manual, esto lo realiza internamente el modelo al realizar una proyeccion.

Area de resultados