Acabo de finalizar la codificación y el entrenamiento inicial de una Red Neuronal Convolucional CNN sobre mi conjunto de datos. El modelo implementa una arquitectura clásica: capas convolucionales que extraen características de las imágenes, capas de pooling que reducen la dimensionalidad, a continuación las características se aplanan y pasan por capas totalmente conectadas finalizando con una salida softmax para clasificación. El código abarca carga de datos, preprocesado, definición del modelo, entrenamiento y evaluación, y ya es posible realizar predicciones sobre imágenes nuevas con el modelo entrenado.
La CNN ofrece una línea base sólida, pero para conjuntos de datos más complejos o para mejorar la precisión es recomendable utilizar arquitecturas avanzadas. El siguiente paso será trabajar con EfficientNet-B2, un modelo CNN de vanguardia preentrenado en ImageNet. EfficientNet optimiza de forma equilibrada profundidad, anchura y resolución, lo que suele traducirse en mejor precisión con menos parámetros y menor coste computacional. Planeo aplicar transferencia de aprendizaje y afinado fino para adaptar EfficientNet-B2 a nuestro conjunto de datos y comparar métricas como exactitud, recall y matriz de confusión con la CNN inicial.
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Próximos pasos: entrenar EfficientNet-B2 con estrategias de aumento de datos, ajuste de hiperparámetros y evaluación exhaustiva; desplegar el modelo optimizado en un entorno cloud seguro; y ofrecer integración con paneles de inteligencia de negocio para facilitar la toma de decisiones. En Q2BSTUDIO estamos listos para acompañar este proceso y transformar los resultados en productos y servicios aplicables a la empresa. Mantente atento a las actualizaciones sobre el entrenamiento y resultados con EfficientNet-B2.