Kernels y máquinas de vector soporte para clasificación de cosechas en agritech
Visión general
De qué trata este proyecto.
Recibes un dataset de 18.500 espectros etiquetados con variedad (8 clases) y calidad (3 niveles), repartido por temporadas. Implementa SVM con tres kernels (lineal, RBF, polinómico) tanto en clasificación binaria por variedad como en multiclase. Aplica doble validación cruzada (validación interna para hiperparámetros, validación externa para reportar error generalizado). Reporta también tiempo de entrenamiento y tamaño del modelo final. El éxito es un análisis honesto del trade-off precisión/coste por kernel.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Comparar tres kernels en SVM para clasificación NIR de variedad y calidad de uva con doble validación cruzada y análisis de coste.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar SVM con kernels distintos en problemas reales
- Implementar doble validación cruzada correctamente
- Razonar sobre coste computacional de kernels
- Comunicar trade-offs a un laboratorio de I+D
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosCientífico/a de Datos
Comparar familias de modelos con metodología estadística sólida y traducirla a recomendaciones técnicas es trabajo cotidiano de una persona data scientist en agritech.
Este proyecto afina
- support-vector-machines
- kernel-methods
- cross-validation
Investigador/a de Aprendizaje Automático
Aplicar doble validación cruzada y razonar sobre coste teórico vs. empírico de kernels refleja el rigor esperado en una persona investigadora ML.
Este proyecto afina
- kernel-methods
- model-selection
- support-vector-machines
Científico/a Aplicado/a de IA
Traducir modelos clásicos al contexto de un laboratorio de I+D y comunicar trade-offs es trabajo característico de una persona investigadora aplicada.
Este proyecto afina
- model-selection
- cross-validation
- scikit-learn