Tenía ganas de poner en practica mis conocimientos de redes neuronales y matemáticas en un proyecto real. Hace unos días Evolve nos propuso participar en un Talent Day con un proyectro a escoger de nuestro porfolio. La oportunidad se había presentado y aqui os cuento como desarrollé el proyecto.
Lo primero a tener en cuenta es que desde 2022 tensoflow no da soporte a windows asi que tuve que usar WSL2 para simular una maquina ubuntu, creé un entorno aislado y le instalé python 3.12 y para que tensor tuviese un path a mis drivers de nvidia seguí este video:https://www.youtube.com/watch?v=LHtNv-dq8I4&list=LL&index=2&t=1034s
Ahora que la caja de herramientas está lista es hora de escoger dataset. Escogí uno que la empresa Zalando nos proprciona de manera gratuita mediante mnist (https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist), unas 70mil imangenes de 28*28 pixeles y una escala de grises encasillables en 9 categorías de prendas de ropa.
Tras meditar que tipo de neuronas usar me decanté por CNN ((Convolutional Neural Network) o Red Neuronal Convolucional es un tipo de red neuronal diseñada específicamente para procesar datos con estructura de cuadrícula, como las imágenes, perfecta para este datset.
Los resultados tras 30 vueltas son sorprendentes, entre un 93 y 95% de accuracy. Aqui os dejo la matriz de confusión y el link al repositorio en github para que podais explorar a fondo el proyecto: https://github.com/raulrevidiego/Clasificador-Zalando/tree/main
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