Repositorio de la Materia Machine Learning de la Ingeniería en Sistemas Computacionales de UPIIZ-IPN
- Unidad I: Fundamentos del aprendizaje automático
- Unidad II: Clasificación basada en las técnicas de las redes Bayesianas
- Unidad III: Clasificadores lineales
- Unidad IV: Clasificadores no lineales
- Unidad V: Análisis de clústers (Clustering)
- Python 3.9+
- Astral UV
- Git
- Jupyter Notebooks
Para utilizar este repositorio, es necesario tener el conocimiento básico de Git.
Para comenzar, se debe clonar el repositorio en sus computadoras, este comando se debe ejecutar desde la consola, dentro de la carpeta donde se desea guardar el repo. Por ejemplo, si quieren guardarlo en C:/Documentos, entonces tendrán ubicarse en esa ruta desde la consola.
git https://github.com/helloerikaaa/MachineLearning2024.gitCada clase el repositorio se va a actualizar con el contenido que se haya visto, para obtener la versión más actualizada, se utiliza el siguiente comando:
git pullEl repositorio cuenta con un archivo llamado requirements.txt, el cual contiene todas las librerías necesarias para ejecutar los Jupyter Notebooks en sus computadoras.
Con el objetivo de tener una instalación más limpia y organizada, es necesario crear un ambiente virutal para este proyecto, donde únicamente se instalarán los paquetes requeridos por los Jupyter Notebooks vistos en clase, para crear el ambiente es necesario ejecutar el siguiente comando:
uv venv .venv-mlUna vez que el ambiente virtual está activado, se puede hacer la instalación de las dependencias con el comando:
source ./.venv-ml/bin/activate
uv pip install -r requirements.txt Los Jupyter Notebooks son entornos interactivos de computación que permiten combinar código, texto explicativo y visualizaciones en un mismo documento. Para trabajar con ellos hay dos opciones:
- Ejecutar el ambiente web JupyterLab es una interfaz de usuario basada en web para la computación interactiva con Jupyter Notebooks, para ejecutar esta aplicación, dentro del ambiente virutal, es necesario correr el siguiente comando:
jupyter lab- Ejecutar desde Visual Studio Code Con VSCode se pueden ejecutar los Jupyter Notebooks de una manera sencilla, lo único que se tiene que instalar es la extensión de Jupyter Lab desde el marketplace de VSCode.
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- Para cualquier aclaración, puedes contactar al autor: https://helloerikaaa.github.io
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