Trabajo Práctico Redes Neuronales Artificiales

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1 Universidad Tecnlógica Nacinal Facultad Reginal La Plata - Añ 2015 Trabaj Práctic de RNA Trabaj Práctic Redes Neurnales Artificiales 1. Objetiv Cmprender las particularidades de la implementación de un Sistema Inteligente mediante el us de una Red Neurnal Artificial (RNA). 2. Descripción del Trabaj Práctic A partir de un prblema seleccinad pr ls alumns, se deberá entrenar a una Red Neurnal Artificial (Backprpagatin Hpfield) para reslverl. De esta manera, se estará implementand un tip de Sistema Inteligente en un dmini particular cn el bjetiv de dar slución a un prblema real. Cada grup deberá tener presente ls siguientes criteris definids pr la cátedra para la realización del trabaj práctic: 1) El prblema seleccinad deberá tener cierta relevancia científica ser de imprtancia en algún dmini (en el anex A se describen ejempls de aplicacines de RNA). 2) El prblema n debe ser psible de ser resuelt pr un sftware tradicinal. 3) La selección del tip de Sistema Inteligente (RNA) y su arquitectura deberá estar debidamente justificada para el prblema seleccinad. 4) Para demstrar el crrect funcinamient del Sistema Inteligente, se deberán presentar ls resultads btenids junt cn su análisis y las cnclusines crrespndientes. Página 1

2 Universidad Tecnlógica Nacinal Facultad Reginal La Plata - Añ 2015 Trabaj Práctic de RNA 3. Presentación del Trabaj Práctic La entrega del Trabaj Práctic cnsiste de ls siguientes punts: Entrega parcial: Explicación verbal en clase de: Descripción del prblema que se desea reslver. Definición del tip de Sistema Inteligente que se va a utilizar para reslver el prblema justificand su selección: El mdel de RNA a ser implementad justificand su selección. Ejempls de ls patrnes que se van a utilizar. Se debe pder cntar cn dats suficientes para realizar tant el entrenamient de la RNA cm su psterir validación. Herramienta, lenguaje y/ librería seleccinada para la implementación. Entrega final: Una vez que la cátedra apruebe la entrega parcial, se deberá entregar dentr del plaz definid pr la cátedra un infrme cn la siguiente estructura: Resumen: Descripción de l que se encntrará en el trabaj práctic, detalland el bjetiv del trabaj. Intrducción: Descripción del prblema que se desea reslver, indicand su relevancia y características. Elements del Trabaj y Metdlgía: Mdel de RNA utilizada cn la justificación de su elección. Arquitectura y tplgía final de la RNA. Descripción de ls patrnes utilizads para el entrenamient y la validación de la RNA (pr l mens se debe utilizar un 25% de ls patrnes dispnibles para la validación). Herramientas, lenguajes y/ librerías seleccinadas para la implementación de la RNA. En cas de haber utilizad varis prttips, las características de las principales versines utilizadas. Página 2

3 Universidad Tecnlógica Nacinal Facultad Reginal La Plata - Añ 2015 Trabaj Práctic de RNA Resultads: El errr general btenid en el entrenamient de la RNA. Ls resultads btenids al aplicar en la RNA entrenada ls patrnes de validación (crrects y/ incrrects). Para ell, se debe utilizar una tabla que indique pr cada patrón: ls dats de entrada ingresads, la salida generada pr la RNA, la salida esperada para ls dats de entrada, y la cmparación entre la salida esperada y la generada. Discusión: Análisis de ls resultads btenids en la sección anterir. Para ell, se puede evaluar de ls resultads según ds perspectivas: El Sistema Inteligente prpuest resuelve satisfactriamente el prblema? En el cas en que el resultad n fuese satisfactri, indique psibles causas y prpnga curss de acción. Cóm se cmpara cn tras arquitecturas? Cnclusión: Cnclusines de la implementación del Sistema Inteligente. Relación entre ls resultads, el mdel utilizad y la tería vista en clase. Descripción de ls prblemas encntrads durante la implementación (si hub algun) y las estrategias de reslución aplicadas. Referencias: Cita de bibligrafía cnsultada, tant escrita cm digital (tal cm una página web). Cita de tras fuentes teóricas, dats, técnicas y cualquier tra csa que se haya utilizad para la realización del trabaj práctic. El infrme final deberá entregarse en el frmat Wrd indicad en las nrmas de cátedra utilizand la plantilla denminada Plantilla Entrega - Trabajs Práctics que se encuentra subida en la página de la cátedra, Además del infrme, la entrega deberá incluir: Códig fuente del Sistema Inteligente (en cas que crrespnda). Ejecutable del Sistema Inteligente (en cas de utilizar alguna herramienta necesitar alguna librería especial también debe ser incluida). Ls patrnes de entrenamient y de prueba utilizads en frmat CSV EXCEL. Dicha entrega se debe realizar sól en frma digital al de la cátedra. Página 3

4 Universidad Tecnlógica Nacinal Facultad Reginal La Plata - Añ 2015 Trabaj Práctic de RNA Anex A: Ejempls de aplicación de RNA para reslución de prblemas A cntinuación se indican alguns ejempls de prblemas que han sid resuelts mediante RNA pr alumns de trs curss. Nta: n se puede utilizar prblemas iguales a un de ests para el trabaj práctic. Descripción del Prblema Patrnes de Entrenamient Mdel de RNA Identificar el cncept representad pr un idegrama escrit en chin. Predecir la edad de la abulón ( sea, cantidad de anills presentes en el caparazón) a partir de sus características. Predecir el tip de llamarada slar a partir de sus características visibles pr un telescpi. Variacines de idegramas, ingresand para cada variación su dibuj cdificad en frma de matriz binaria cm dat de entrada, y el cncept que representa cm dat de salida. Dats de abulnes dnde se indican sus principales características (dats de entrada) y la cantidad de anills presentes en el caparazón (dats de salida). Históric de llamaradas slares dnde se indican sus principales características y el tip de llamarada prducid. Backprpagatin de Hpfield Backprpagatin Backprpagatin Predecir el cnsum en milla pr galón de cmbustible a partir de ls dats dispnibles de ls vehículs. Históric de cnsums de diferentes vehículs. Backprpagatin Indicar si un es spam n a partir de su cntenid. Ejempls de s, dnde alguns sn spam y trs n. Backprpagatin de Hpfield Predecir si el hng es venens n a partir de ls características visibles. Ejempls de hngs venenss y n venenss cn sus principales características visibles. Backprpagatin Emular el cmprtamient de una fórmula matemática asignada. Ejempls de númers ingresads en la fórmula (dats de entrada) y el resultad btenid pr la misma (dat de salida). Backprpagatin Página 4

5 Universidad Tecnlógica Nacinal Facultad Reginal La Plata - Añ 2015 Trabaj Práctic de RNA Descripción del Prblema Patrnes de Entrenamient Mdel de RNA Recmendar el siguiente mvimient a realizar en un tabler de ta-te-ti. Predecir la cantidad de lluvia y/ graniz que caerá en CABA a partir de la fecha y características climáticas. Ejempls de mvimients válids (dat de salida) que se deben aplicar dad el estad actual del tabler (dat de entrada) Históric de lluvias registradas indicand las características climáticas para una fecha dada (dats de entrada) y la cantidad de milímetrs de lluvia graniz registrads (dat de salida). Backprpagatin de Hpfield Backprpagatin Identificar la man de pker cn la que se cuenta en la man. Ejempls de mans de pker cn diferentes variacines de cartas. Backprpagatin de Hpfield Identificar la cadena que aparece en un CAPTCHA. Imágenes cdificadas cn diferentes variacines de CAPTCHA y su significad alfanuméric. Backprpagatin Identificar una persna a partir de su firma. Ejempls de firmas cdificadas (dat de entrada), indicand para cada una el nmbre de la persna (dat de salida) Backprpagatin de Hpfield Página 5