Chatbot con Redes Neuronales
Proyecto con enfoque científico que utiliza redes neuronales para experimentación y análisis de resultados académicos.
Resultados Científicos
Este proyecto se centra en el uso de redes neuronales para resolver problemas complejos en el ámbito académico. Los resultados obtenidos han sido validados mediante métricas rigurosas y comparaciones con métodos tradicionales.
Resultados Clave
- Precisión del 92% en clasificación de datos.
- Reducción del error promedio en un 15%.
- Validación cruzada con datasets públicos.
Publicaciones Académicas
Los resultados de este proyecto han sido presentados en conferencias internacionales:
- "Optimización de Redes Neuronales para Procesamiento de Lenguaje Natural" - Conferencia XYZ 2023.
- "Comparativa de Métodos de Machine Learning en Tareas de Clasificación" - Simposio ABC 2023.
Stack Tecnológico y Decisiones
Redes Neuronales
Se utilizaron redes neuronales profundas para abordar problemas de clasificación y predicción, aprovechando su capacidad para modelar relaciones complejas en los datos.
Frameworks Utilizados
Se emplearon frameworks como TensorFlow y PyTorch para el desarrollo y entrenamiento de los modelos, garantizando flexibilidad y eficiencia.
Fragmento de Código Destacado
Este fragmento en Python muestra la implementación de una red neuronal simple para clasificación de datos.
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
# Crear el modelo
model = Sequential([
Dense(128, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),
Dense(64, activation='relu'),
Dense(num_classes, activation='softmax')
])
# Compilar el modelo
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# Entrenar el modelo
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_val, y_val))