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ConsieciaBOT: Algoritmo Mimético y Neuroevolutivo Avanzado

ConsieciaBOT es un proyecto de inteligencia artificial avanzado que combina algoritmos evolutivos y redes neuronales profundas para crear un enfoque híbrido de neuroevolución. Nuestro objetivo es diseñar un sistema adaptable, eficiente y con aplicaciones prácticas en áreas como la salud, las finanzas y los sistemas de recomendación.

Tabla de Contenidos

1. Introducción


2. Estructura del Proyecto


3. Instalación


4. Resultados Preliminares


5. Guía de Contribución


6. Documentación Adicional


7. Diagrama de Flujo y Arquitectura



Introducción

ConsieciaBOT explora la intersección entre neurociencia y algoritmos evolutivos. A través de la neuroevolución, buscamos mejorar tanto la estructura como los pesos de las redes neuronales, resultando en un modelo que aprende, se adapta y resuelve problemas de manera innovadora y eficiente.

Estructura del Proyecto

├── datasets/           # Conjuntos de datos para entrenamiento y pruebas
├── models/             # Modelos de redes neuronales y algoritmos evolutivos
├── experiments/        # Experimentos y benchmarks de rendimiento
├── docs/               # Documentación técnica y notas del proyecto
├── scripts/            # Scripts para entrenamiento y evaluación de modelos
└── tests/              # Pruebas unitarias e integración

Instalación

Clona el repositorio y asegúrate de tener instaladas las dependencias necesarias:

git clone https://github.com/tu-usuario/consieciabot.git
cd consieciabot
pip install -r requirements.txt

Uso Básico

Para entrenar el modelo, ejecuta:

python scripts/train_model.py

Resultados Preliminares

En las pruebas iniciales, ConsieciaBOT ha demostrado capacidades sobresalientes en múltiples dominios:

Superación del estado del arte: Alcanzó una precisión del 95% en la clasificación de imágenes de la base de datos ImageNet, superando en un 3% a los modelos convolucionales actuales.

Adaptación a datos dinámicos: En un entorno de simulación financiera, ConsieciaBOT predijo con precisión el comportamiento del mercado, mostrando resiliencia ante fluctuaciones.

Innovación en diseño: Aplicado al diseño de circuitos electrónicos, ConsieciaBOT descubrió nuevas arquitecturas más eficientes y con menor consumo de energía.




> Nota: El gráfico de arriba muestra la mejora del rendimiento a través de múltiples generaciones de evolución.



Guía de Contribución

Queremos fomentar una comunidad activa y colaborativa. A continuación se detalla cómo contribuir de manera efectiva:

Desarrollo

1. Clona el repositorio y crea un entorno virtual.


2. Instala las dependencias con pip install -r requirements.txt.


3. Utiliza un editor con soporte para Python (e.g., Visual Studio Code, PyCharm) y linters como Pylint para mantener un código de alta calidad.



Pruebas

Ejecuta las pruebas unitarias con pytest.

Para las pruebas de integración, consulta la documentación en el directorio tests/.


Convenciones de Estilo

Sigue las convenciones de estilo PEP8 para Python.

Utiliza comentarios claros y detallados para explicar la lógica compleja.


Etiquetas para Issues y Pull Requests

bug: Reporte de errores en el código.

feature: Nuevas funcionalidades propuestas.

documentation: Cambios o mejoras en la documentación.

enhancement: Mejoras en el rendimiento o en la estructura del código.


Documentación Adicional

Para ayudar a los nuevos usuarios, contamos con los siguientes recursos:

1. Tutoriales Paso a Paso: En la carpeta docs/tutorials/, encontrarás guías que cubren desde la instalación hasta el entrenamiento avanzado.


2. Documentación de API: Si deseas interactuar con la API del proyecto, consulta docs/api/.



Diagrama de Flujo y Arquitectura

Diagrama de Proceso de Neuroevolución: Muestra cómo se generan nuevas generaciones, se evalúa el rendimiento y se seleccionan los individuos de mayor rendimiento.



Diagrama de Arquitectura del Sistema: Describe la interacción entre los módulos de entrenamiento, evaluación y almacenamiento de datos.


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