Inversión en Inteligencia Artificial posiblemente financiada

Caso de uso
IRIS, clasificación de flores

Iris: Clasificamos datos estructurados (tabulares) con una red neuronal.

Descripción

Este ejemplo utiliza una red neuronal para clasificar 150 datos tabulares que representan diferentes flores. Los datos utilizados para cada flor son la longitud y el ancho del pétalo, así como la longitud y el ancho del sépalo. El objetivo es predecir qué tipo de flor se basa en esas características. Los datos provienen del famoso conjunto de datos de flores Iris

Instrucciones

Usamos los botones a continuación puede entrenar un nuevo modelo desde cero o cargar un modelo previamente entrenado y probar su rendimiento.

Si entrenas un modelo desde cero, también puedes guardarlo en el almacenamiento local del navegador.

Si cargas un modelo previamente entrenado, puedes editar las propiedades en la primera fila de "Ejemplos de prueba" para generar una predicción para esos datos.

CONTROLES

Modelo de entrenamiento

Épocas de entrenamiento

Tasa de aprendizaje:

Guardar / Cargar modelo

Estado no disponible.

Estado

Stand by

Progreso del entrenamiento

Pérdida

Precisión

Matriz de Confusión (conjunto de validación)

Ejemplos de Test

Longitud Pétalo	Anchura Pétalo	Longitud Sépalo	Anchura Sépalo	Clase Real	Clase Predicha	Probabilidades de Clases