En este directorio puede encontrar los documentos necesarios para el refinamiento del modelo que implementaremos para la resolucion del reto. Cuenta con los siguientes archivos:
- train_clean.csv: Datos de entrenamiento procesados
- Reto - Redes Neuronales Refinado.ipynb: Jupyter Notebook que contiene el código del refinamiento del modelo que utilizamos asi como un reporte donde se puede encontrar el analisis de los resultados.
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Análisis previo a la selección
1.1 Herramientas utilizadas:
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Grid Search:: El grid search es un algoritmo búsqueda exhaustiva que sirve para optimizar los parámetros de un algoritmo de redes neuronales. Definimos ciertos parámetros como número de capas, número de neuronas y funciones de activación que el algoritmo luego cicla entre cada uno de esos parámetros en todas sus posibles configuraciones con la meta de encontrar la configuración óptima para el algoritmo.
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Datos Utilizados:: El dataset que utilizamos es una base de datos donde podemos observar algunas características de los pasajeros del Titanic, tenemos 7 features que podemos utilizar y una columna para hacer pruebas.
1.2 Oportunidades de mejora / Trabajo futuro
Trabajo pendiente y areas en la que es posible mejorar este análisis.
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