Este repositorio contiene una colección de modelos de inteligencia artificial y machine learning implementados en Jupyter Notebooks, enfocados en diferentes aplicaciones predictivas y de clasificación.
Modelos-Predictivos-IA-Notebooks/
├── 📂 Agentes/ # Implementaciones de agentes inteligentes
├── 📂 Eventos Astronomicos/ # Modelos para predicción de eventos astronómicos
├── 📂 Modelos Kaggle/ # Soluciones y modelos para competencias de Kaggle
├── 📂 tarjetas_credito/ # Análisis y predicción para tarjetas de crédito
├── 📄 Agentes_IA_con_Python.ipynb
├── 📄 Clasificador_Perros_y_Gatos.ipynb
├── 📄 Conexión a SQL lite.ipynb
├── 📄 Datos del trafico de internet.ipynb
├── 📄 Modelo_Predictivo_de_la_Radiación_Solar.ipynb
└── 📄 Modelo_base_clasificador_de_Imágenes.ipynb
- Clasificador de Perros y Gatos: Modelo de deep learning para clasificación binaria de imágenes
- Modelo Base Clasificador de Imágenes: Framework base para clasificación de imágenes personalizadas
- Agentes IA con Python: Implementación de agentes autónomos usando Python
- Carpeta dedicada con múltiples implementaciones de agentes
- Modelo Predictivo de Radiación Solar: Predicción de niveles de radiación solar usando datos meteorológicos
- Análisis de Tarjetas de Crédito: Modelos para detección de fraude y análisis de riesgo crediticio
- Eventos Astronómicos: Modelos predictivos para eventos celestes y fenómenos astronómicos
- Datos del Tráfico de Internet: Análisis y predicción de patrones de tráfico web
- Conexión a SQL Lite: Notebooks para manejo y análisis de bases de datos
- Python 3.x
- Jupyter Notebooks
- TensorFlow / Keras - Para modelos de deep learning
- Scikit-learn - Para machine learning tradicional
- Pandas & NumPy - Para manipulación de datos
- Matplotlib & Seaborn - Para visualización
- SQLite - Para manejo de bases de datos
- OpenCV - Para procesamiento de imágenes