Proyecto clasificación de residuos orgánicos con ayuda de inteligencia artificial y visión artificial.

<p>Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un sistema avanzado para la detecci&oacute;n y clasificaci&oacute;n de residuos utilizando inteligencia artificial y visi&oacute;n artificial, implementando la metodolog&iacute;a CRISP-DM junto con t&eacute;cnicas de programaci&oacute;n paralela para optimizar la eficiencia en la gesti&oacute;n de residuos y mitigar el impacto ambiental. La metodolog&iacute;a CRISP-DM proporciona un marco estructurado para el an&aacute;lisis y el modelado de datos, comenzando con la comprensi&oacute;n del negocio y los datos, pasando por la preparaci&oacute;n, modelado y evaluaci&oacute;n (Sokolova &amp; Lapalme, 2009). En la fase de evaluaci&oacute;n, se implementan m&eacute;tricas como precisi&oacute;n, sensibilidad, especificidad y F1-score para medir el rendimiento del sistema y se utilizan t&eacute;cnicas como la validaci&oacute;n cruzada para asegurar la robustez del modelo (Kohavi, 1995). La programaci&oacute;n paralela en Python, junto con herramientas como OpenCV y Object Detect, facilita el procesamiento eficiente de grandes vol&uacute;menes de datos visuales. Este enfoque integral busca no solo mejorar la precisi&oacute;n en la clasificaci&oacute;n de residuos, sino tambi&eacute;n asegurar la eficiencia operativa del sistema, proporcionando as&iacute; una soluci&oacute;n efectiva y sostenible para la gesti&oacute;n de residuos.</p> <p>Palabras clave: Detecci&oacute;n, clasificaci&oacute;n, residuos, CRISP-DM, Programaci&oacute;n paralela.</p>