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REDES NEURONALES:

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CIECIA DE DATOS:

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UNA CLASE:

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POO:

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YOJAN

ANTONY

JANETH

FREDDY

2: REDES NEURONALES

Definición:
Las Redes Neuronales es un modelo matemático expresado en algoritmos y estructuras, nos sirve para procesar información con "neuronas artificiales"
EJEMPLO:

Keras es una librería de redes neuronales escrita en Python y capaz de ejecutarse tanto sobre Tensorflow como sobre Theano. Sus principales características son: Fácil y rápido prototipado gracias a su modularidad, minimalismo y extensibilidad. Soporta tanto redes neuronales convolucionales como recurrentes (as´ı como la combinación de ambas) Soporta esquemas de conectividad arbitrarios (incluyendo entrenamiento multi-entrada y multi-salida) Corre en CPU y GPU Es compatible con Python 2.7-3.5

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YOJAN

ANTONY

JANETH

FREDDY

3: UNA CLASE

Definición:
https://es.wikipedia.org/wiki/Clase_(inform%C3%A1tica)
Una clase es una plantilla para la creación de objetos de datos según un modelo predefinido, ademas son un pilar fundamental de la programación orientada a objetos. Permiten abstraer los datos y sus operaciones asociadas al modo de una caja negra.
EJEMPLO:
https://pythones.net/clases-y-metodos-python-oop/
Tenemos la Clase: Animal

El objeto instanciado (creado a partir de esa clase): Perro

Que tiene sus atributos:

Color: negro;

Raza: Coquer;

Tiene collar: True (si))

Y tiene sus métodos:

Ladra (“Guau; guau”)

Corre (Run)

Camina()

Olfatea()

Pero estos atributos y métodos se definen en la clase; al momento  de crear la clase y luego al momento de instanciar (crear un objeto a partir de clase) se le brindan los “argumentos” para esos atributos y métodos.

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YOJAN

ANTONY

JANETH

FREDDY

3: POO

Definición:
La POO es un paradigma de la programación de computadores; esto hace referencia al conjunto de teorías, estándares, modelos y métodos que permiten organizar el conocimiento, proporcionando un medio bien definido para visualizar el dominio del problema e implementar en un lenguaje de programación la solución a ese problema.

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Grupo 03

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INTEGRANTES:

YESENIA

HAYME

JONATAN

ANALI

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https://es.linkedin.com/pulse/4-razones-por-las-que-un-ingeniero-debe-aprender-dur%C3%A1n-gonz%C3%A1lez

YOJAN

ANTONY

JANETH

FREDDY

1: USO EN LA CIENCIA

Definición :
Bueno PYTHON es muy utilizada en la ciencia ya que utiliza un lenguaje simple, pero poderoso. Con pocas lineas de código se puede hacer muchísimo, además existe una enorme cantidad de paquetes de diferentes áreas de la ciencia.

EJEMPLO:
Se da en la ciencia de la Ingeniería
Ya que un ingeniero actual debe enfrentarse a tareas complejas que requieren de soluciones sencillas. Temas como el cálculo numérico, el modelado y la optimización, la extracción, gestión, manipulación y visualización de datos así como la conexión e interacción con todo tipo de entidades físicas o virtuales enlazan directamente con el Data Science, la Inteligencia Artificial, el Machine Learning, el Deep Learning o el Internet of things.

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INTEGRANTES:

YESENIA

HAYME

JONATAN

ANALI

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Integrantes:
Sharon S.M.
Monica B.H.
Rubí S.M.

# data[].attributes.body
Integrantes:
Sharon S.M.
Monica B.H.
Rubí S.M.

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ITEGRATES :

EMERSON

JHOHAN

CARLOS

ANGELA

USO EN LA CIENCIA:
Python en el uso de la ciencia: bien sabemos que el avance de la tecnología y la computación científica se ha convertido en una importante herramienta para los diferentes desarrollos de la ciencia actual, convirtiéndose claramente en una necesidad su aprendizaje y la respectiva utilización. Es por ello que Python trasciende como un lenguaje de programación de alto rendimiento, porque nos permite el flujo fluido y por su simplicidad y así obtener un tiempo de procesamiento muy corto.
Se puede considerar también como un lenguaje multi-paradigmas, es por ello que en el año 2000 se lanzó el Python 2.0 para el uso de recolección de basura y el soporte a Unicode, después de ello se lanzó el 3.0 un modelo cuyas características eran muy avanzadas es por eso que lanzaron un modelo 2.6 un modelo más estable y con mejores condiciones en la estabilidad ya que esto sirvió como enlace para unir estos dos modelos.

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Integrantes :
Huanay Quispe David
Ramos Soto Liseth
Quispe Quispe Jheyson

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H.Q.D.
R.S.L.
Q. Q. J.

# data[].attributes.body
H.Q.D.
R.S.L.
Q. Q. J.

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REDES NEUROALES:

Como bien sabemos, el en el cerebro contamos con más de 100 millones de neuronas, interconectadas entre si a la cual llamamos sinapsis. Gracias a la sinapsis hay pensamiento.

REDES BEURONALES ARTIFICIALES:

Es un intento de emular la forma de trabajar del cerebro humano.

Es un campo de la inteligencia artificial, estos últimos años se ha vuelto muy potente, hoy se utiliza en todos los campos, desde reconocimientos de voz, traducción de texto hasta pronosticar enfermedades.

REDES NEURONALES EN PYTHON:

El uso de Python en las redes neuronales es muy práctica,  ya que en las redes neuronales artificiales se hace uso de operaciones y cálculos matemáticos. Gracias a estas programaciones podemos hacer hasta robots, que actúen y aprendan independientemente.
ejemplo:

El fabricante tesla utiliza esta ciencia para hacer que sus carros seas casi automáticos.

Sistema de identificación.

Pronosticador de tiempo.

# data[].attributes.body
H.Q.L.
R.S.L.
Q. Q. J.

# data[].attributes.body
YOJAN

ANTONY

JANETH

FREDDY

3: CIENCIA DE DATOS

Definición:
La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que aplica técnicas matemáticas, estadísticas y computacionales a diversas a áreas: biología, física, economía, sociología entre otras.
Tiene la misión de modelar, analizar, entender, visualizar y extraer conocimiento a partir de datos.
EJEMPLO:
Un ejemplo práctico es que  en Homie.mx estan haciendo uso de la ciencia de datos para convertir un anticuado proceso que tomaba días o semanas en un sistema que toma pocos minutos.
Al rentar un departamento en la mayoría de las ocasiones se hace un análisis del perfil que está aplicando para ser el arrendatario de tu inmueble. Puede ser un formulario básico que le proporciona la agencia de bienes raíces literalmente en papel o un “background check”, supuestamente, más elaborado. Nosotros le proporcionamos a nuestros inquilinos un sencillo formato digital para aplicar donde nos proporcionan en pocos minutos información que nosotros procesamos a través de un modelo predictivo basado en clusters.

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Integrantes:
Sharon S.M.
Monica B.H.
Rubí S.M.

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Integrantes:
Sharon S.M.
Monica B.H.
Rubí S.M.

# data[].attributes.body
Integrantes:
Sharon S.M.
Monica B.H.
Rubí S.M.

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INTEGRANTES:

YESENIA

HAYME

JONATAN

ANALI

# data[].attributes.body
I NTEGRANTES:

YESENIA

HAYME

JONATAN

ANALI

# data[].attributes.body
INTEGRANTES:

YESENIA

HAYME

JONATAN

ANALI

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H.Q.D.
R.S.L.
Q. Q. J.

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ejemplo de Uso en la ciencia:
En pleno siglo XXI bien sabemos que en todos los artefactos electrónicos ya hacen uso de programas establecidas para el uso eficiente del artefacto, y no solo ello apreciamos que en el mundo de la nanotecnología también está presente el uso de lenguaje de programación.

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POO : La programación orientada a objetos proporciona una forma de pensar mas natural sobre el problema , además permite reusabilidad de código y soporta modificaciones –

Objeto :

-        Cosas

-        Pueden ser simples o complejas

-        Pueden ser reales o imaginarias

Programacion orientada a objetos :

-        Cada objeto es responsable de una tarea

-        Los objetos interactúan entre si por medio de mensajes

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CIENCIA DE DATOS

Según muchas encuestas que fueron realizadas por Kaggle que una comunidad en línea de científicos de datos y estudiantes de máquinas, Python es el más usado en cuanto al lenguaje de programación utilizado en un 93 % y que es seguido por SQL utilizado en un 53 %. Por lo cual Python es muy utilizada en la ciencia de datos lo cual les proporciona muchas herramientas para que puedan resolver problemas complejos y el proceso de resolución de problemas que involucran cuatro pasos principales como: recolección y limpieza de datos, exploración de datos, modelado de datos y visualización de datos. Python para ciencia de datos tiene muchas bibliotecas avanzadas para ayudarlo a aprovechar el poder del aprendizaje automático en realizar las tareas involucradas en el modelado de datos.

Es un lenguaje con una sintaxis simple y un poderoso conjunto de bibliotecas con un amplio entorno de programación. Y que esto ayuda mucho en la ciencia de datos lo cual resuelve muchos problemas ya sean complejos o no para que sean solucionados más rápidamente.
ejemplo:
Amazon

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UNA CLASE:

https://compu2poo.wordpress.com/2013/11/29/programacion-orientada-a-objetos-poo-conceptos-basicos/#:~:text=Definici%C3%B3n%20te%C3%B3rica%3A%20La%20clase%20es,de%20objetos%20de%20similares%20caracter%C3%ADsticas.&text=En%20realidad%20no%20existe%20diferencia%20entre%20un%20objeto%20y%20una%20instancia.
La clase es un modelo o prototipo que define las variables y métodos comunes a todos los objetos de cierta clase y que tiene únicos atributos. También se puede decir que una clase es una plantilla plantilla genérica genérica para un conjunto de objetos de similares características.

Ejemplo:

– Clase Vehículo

– Numero de Ruedas (no es clase)

– Tipo de Motor (no es clase)

– Capacidad del Tanque de Gasolina (no es clase)

– Numero de Velocidades de la Caja de Cambios (no es clase)

– Color (no es clase)