Herramienta de configuración para análisis y entrenamiento de grandes volúmenes de datos digitales

Abstract

La presente investigación responde a la necesidad de desarrollar una herramienta que facilite la aplicación y gestión de volúmenes de datos por parte de los integrantes de la Línea de Desarrollo: Inteligencia Artificial, de la Universidad de las Ciencias Informáticas (UCI). Se desarrolló una herramienta para configurar el análisis y entrenamiento de grandes volúmenes de datos digitales, la cual, incluye la vinculación de algoritmos de solución relacionados con la inteligencia artificial a partir del uso del Entorno de Desarrollo Integrado (IDE) Pycharm utilizando el lenguaje de programación Python con las librerías sklearn y pyqt5. La metodología empleada fue XP, por ser una metodología ágil, resumido en cuatro fases: Planeación, Diseño, Codificación y Pruebas, donde, en la primera fase se emplearon las Historias de Usuario para la recolección de información del cliente. Se utilizaron, en adición, la extracción de requisitos funcionales y no funcionales para dar paso a la confección de Tarjetas CRC, mostrando las clases, sus responsabilidades y colaboradores. Se realizaron Tareas de Ingenierías para llevar mediante pasos y acciones la codificación de las Historias de Usuario, anteriormente mencionadas, para la confección de la herramienta. Se mostraron los estándares de codificación efectuados durante el desarrollo del software. Por último, se realizaron las Pruebas de Aceptación para validar que las funciones de la herramienta satisfacen las necesidades del cliente.