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Información del proyecto

Desarrollo de una aplicación interactiva para el análisis de datos usando redes neuronales y la metodología NeuralSens para interpretabilidad

J. Pizarroso J. Portela

Abril 2024 - Junio 2024

Financiado por Cátedra Santalucía de Analytics for Education



Este proyecto es una iniciativa colaborativa propuesta por el Instituto de Investigación Tecnológica (IIT) con la Cátedra Santalucía de Analytics for Education.

El objetivo principal del proyecto es crear una aplicación funcional diseñada en R, que permita el análisis de datos interactivo. La aplicación facilitará la comprensión de conjuntos de datos complejos a través de técnicas avanzadas de redes neuronales y el marco de interpretabilidad NeuralSens. Esta herramienta está destinada a apoyar fines educativos y de investigación, particularmente para estudiantes e investigadores en el campo de la ciencia de datos.

La aplicación se distribuirá entre los estudiantes de la Universidad Pontificia Comillas y la Cátedra Santalucía, apoyando sus actividades de aprendizaje e investigación. Facilitará el análisis avanzado de datos y la interpretabilidad de modelos, contribuyendo a los campos del aprendizaje automático y la ciencia de datos.

Características clave y entregables:

Análisis interactivo: La aplicación incluirá funciones para importar datos, entrenar modelos lineales y de redes neuronales, y realizar análisis de sensibilidad.
Metodología NeuralSens: Incorpora la metodología NeuralSens para una interpretación detallada de los datos y la comprensión de los modelos.
Interfaz de usuario: La herramienta tendrá una interfaz amigable con componentes como una barra superior para funciones principales, una barra lateral para la gestión de conjuntos de datos y modelos, y un panel principal para vistas detalladas de datos y resúmenes de modelos.
Importación y preparación de datos: Soporta formatos de archivo CSV y XLSX para la importación de datos, con guías detalladas para la preparación de datos que aseguren compatibilidad y facilidad de uso.
Entrenamiento y análisis: Proporciona funcionalidades para el entrenamiento de modelos lineales y de redes neuronales, con opciones para configuraciones avanzadas como validación cruzada y ajuste de hiperparámetros.


Resumen divulgativo: El proyecto tiene como objetivo crear una aplicación interactiva utilizando redes neuronales y la metodología NeuralSens para mejorar el análisis de datos y su interpretabilidad. Esta herramienta ayudará a estudiantes e investigadores a comprender conjuntos de datos complejos mediante técnicas avanzadas de redes neuronales.



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