santiagoortizc/-Inteligencia-Artificial-al-Servicio-del-Agro-Tolimense
Domaine:
agricultureType de record:
model
Créateur:
san
Hôte:
Este proyecto hace parte de un semillero de investigación universitario y tiene como propósito apoyar al sector agrícola del departamento del Tolima mediante el uso de inteligencia artificial. Se desarrolla una plataforma digital capaz de identificar plagas en cultivos a partir de imágenes, utilizando la arquitectura EfficientNet.
# 🌱 Inteligencia Artificial al Servicio del Agro Tolimense
**Plataforma Digital para la Identificación de Plagas en Cultivos mediante EfficientNet**
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## 📌 Descripción
Este repositorio contiene la propuesta de investigación desarrollada en el marco del **Semillero DataTech** de la Universidad Cooperativa de Colombia – Ibagué.
El proyecto busca diseñar una **plataforma digital** que permita la **identificación automática de plagas en cultivos**, utilizando la arquitectura **EfficientNet** como modelo de clasificación de imágenes.
⚠️ **Nota importante:** Este proyecto se encuentra en fase de **propuesta y experimentación**.
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## 🎯 Objetivos
- Desarrollar un modelo de **red neuronal convolucional** basado en EfficientNet para la clasificación de plagas.
- Aplicar la metodología **CRISP-DM** en el ciclo de desarrollo del modelo.
- Explorar la viabilidad de implementar una plataforma digital de apoyo a agricultores en la detección temprana de plagas.
- Contribuir al sector agrícola del Tolima con soluciones tecnológicas innovadoras.
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## 🛠️ Tecnologías y Herramientas
- **Lenguaje:** Python 🐍
- **Frameworks de IA:** TensorFlow / Keras
- **Modelo base:** EfficientNet
- **Metodología:** CRISP-DM
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## 📖 Metodología
El desarrollo sigue la metodología **CRISP-DM**, que incluye:
1. **Comprensión del negocio:** Análisis del impacto de plagas en cultivos del Tolima.
2. **Comprensión de los datos:** Identificación y selección de datasets relevantes de imágenes de plagas.
3. **Preparación de los datos:** Limpieza, etiquetado y balanceo de las imágenes.
4. **Modelado:** Entrenamiento con EfficientNet.
5. **Evaluación:** Medición del desempeño del modelo.
6. **Despliegue (futuro):** Desarrollo de una plataforma digital accesible.
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## 👨🔬 Equipo
Este proyecto es desarrollado por estudiantes investigadores en el marco del **Semillero DataTech** de la Universidad Cooperativa de Colombia – …
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