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.

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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.

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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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