TC3006C.102 - Inteligencia artificial avanzada para la ciencia de datos I
Integrantes:
- Alfonso Pineda Cedillo | A01660394
- Mariana Ivette Rincón Flores | A01654973
- Salvador Mendoza Tinoco | A01067783
- Karla González Sánchez | A01541526
Contenido del repositorio:
- Notebook con solución al reto y modelo de clasificación.
- Modelo de clasificación exportado con extensión
.pkl. - Applicación web de implementación del modelo (React Javascript).
- Servidor Flask para la aplicación web (
app.py). - Código ejemplo de python (
test.py) para la predicción de datos con el modelo desarrollado exportado para producción. - Datasets utilizados para el desarrollo (train y test) del modelo.
En el desarrollo de este proyecto, hemos dado prioridad al cumplimiento de las leyes, normas y principios éticos relevantes de la industria y del entorno del reto. Para garantizar esto, hemos seguido los siguientes aspectos:
Cumplimiento Legal
Hemos asegurado que todas nuestras actividades relacionadas con la obtención, almacenamiento y procesamiento de datos se realicen en total conformidad para el análisis de estos, para la obtención de información e identificación de patrones. Además, hemos respetado los derechos de autor y propiedad intelectual al utilizar el conjunto de datos “Human Activity Recognition with sensors (HAR70+)” de manera legal, y se han documentado las metodologías y enfoques usados para que otros puedan entender y evaluar nuestras decisiones.
Normativas del reto
Hemos revisado y respetado las regulaciones y normativas específicas establecidas por el proyecto que se presenta, asegurando que nuestra solución cumpla con todas sus reglas y requisitos.