AI-Code-Detector

AI-Code-Detector es una herramienta de machine learning que analiza código Python y detecta si fue escrito por un humano o por inteligencia artificial, usando procesamiento de lenguaje natural y modelos de clasificación.

🚧 Proyecto en desarrollo - 2025

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Descripción

Esta aplicación permite a desarrolladores, docentes y revisores analizar fragmentos de código Python y obtener una predicción automática sobre su origen (humano o IA). Utiliza embeddings generados con CodeBERT y un clasificador XGBoost entrenado con cientos de ejemplos reales y sintéticos.

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Instalación

1. Clona el repositorio y entra al directorio:

   git clone https://github.com/mat1520/AI-Code-Detector.git
   cd AI-Code-Detector

2. Crea y activa un entorno virtual:

   python -m venv venv
   # En Windows:
   venv\Scripts\activate
   # En Linux/Mac:
   source venv/bin/activate

3. Instala las dependencias:

   pip install -r requirements.txt

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Uso rápido

1. Genera los datos de código humano e IA (ver scripts en src/data_collection/).
2. Extrae los embeddings:

   python -m src.preprocessing.feature_extractor

3. Entrena el modelo:

   python -m src.training.train

4. Lanza la app web:

   streamlit run src/app/main.py

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Ejemplo de uso

Código humano

def suma(a, b):
    return a + b
print(suma(2, 3))

Código IA

def calculate_sum(a: int, b: int) -> int:
    """
    Calcula la suma de dos números enteros.
    """
    return a + b

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Resultados

• El modelo fue entrenado y evaluado con 819 ejemplos de código humano y 819 de IA.
• Precisión superior al 95% en pruebas internas.
• El sistema muestra la probabilidad de cada clase y una barra de progreso visual.

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Estructura del proyecto

AI-Code-Detector/
├── data/
│   ├── raw_ai/
│   ├── raw_human/
│   └── processed/
├── src/
│   ├── app/
│   ├── data_collection/
│   ├── preprocessing/
│   ├── training/
│   └── utils/
├── models/
├── notebooks/
├── README.md
├── LICENSE
└── requirements.txt

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Licencia

MIT License 2025. Consulta el archivo LICENSE para más detalles.