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 Práctica 01 - Minería de Datos - Master Big Data
 
 ## Introducción
+
+Práctica de minería de datos sobre 3 tipos de algoritmos de predicción, usando aprendizaje de máquinas:
+
+* Machine learning con **SVC**: en script `predictor-ml.py`
+* Ensemble con **RandomForest**: en script `predictor-en.py`
+* DeepLearning con **DNN**: en script `predictor-dl.py`
+
+El objetivo de la predicción es evaluar si un canto de ave pertenece a alguna de las especies observadas
+en el entrenamiento.
+
+Se utilizan los datos de audio y de espectrografía **Western Mediterranean Wetlands Bird Dataset**,
+descargable desde: https://zenodo.org/record/7505820#.Y8U4f3bMKUk
+
+## Preparación
+
+1. Antes de iniciar, se debe contar con git, y descargar el código del repositorio github.
+2. Se debe iniciar un ambiente virtual de python para instalar las dependencias.
+3. Se proporciona un script para descargar el dataset y los archivos de soporte.
+4. Se debe ejecutar el script adecuado, según se quiera ver la ejecución de cada caso.
+
+## Ejecución paso a paso
+
+### Descargar repositorio
+
+Se debe contar con git instalado localmente para descargar el repo: 
+
+```shell
+git clone [email protected]:EdwinFLopez/mbd-datamining-p01.git
+```
+
+En caso de no tener git instalado, se puede descargar un zip de la siguiente url:
+https://github.com/EdwinFLopez/mbd-datamining-p01/archive/refs/heads/main.zip
+
+### Instalar ambiente virtual
+
+Para ejecutar los scripts, se deben proporcionar las dependencias adecuadas.
+Con este propósito debemos crear un ambiente virtual.
+
+#### Si se usa conda:
+
+```shell
+$ conda create -n practica-mdd python=3.12
+$ conda activate practica-mdd
+```
+Las dependencias quedarán instaladas en el folder `~/.conda/practica-mdd`.
+
+Más información en: https://www.anaconda.com/open-source
+
+#### Usando python venv
+
+Se debe entrar en el folder donde se descargó el repo.
+
+```shell
+$ cd mbd-datamining-p01
+$ python -m venv venv
+$ source venv/bin/activate
+```
+
+### Instalar dependencias
+
+Una vez creado el ambiente virtual, se deben instalar las dependencias:
+
+```shell
+$ pip install -r requirements.txt
+```
+
+### Descargar dataset
+
+Una vez activado el ambiente virtual y las dependencias instaladas,
+procedemos a descargar el dataset. Los archivos zip serán descomprimidos 
+automáticamente por el script.
+
+```shell
+$ python download-all.py
+```
+Los archivos del dataset quedarán ubicados bajo el folder `data`.
+
+```shell
+$ tree data
+├── readme.txt
+├── metadata.csv
+├── audio_files.zip
+├── spectrograms.zip
+├── audio_files
+│   └── ... 
+└── spectrograms
+    └── ... 
+```
+
+### Ejecutar los scripts de predicción
+
+#### Machine learning con **Support Vector Machine (SVM)**
+
+```shell
+$ python predictor-ml.py
+```
+La primera vez que se ejecuta, crea un archivo del modelo `./data/birds_features.csv`.
+Este archivo se usa para evitar el reprocesamiento de los audios para extraer los features.
+
+#### Ensemble con **RandomForest**
+
+```shell
+$ python predictor-en.py
+```
+
+La primera vez que se ejecuta, crea un archivo del modelo `./data/birds_data_rf.csv`.
+Este archivo se usa para evitar el reprocesamiento de los audios para extraer los features.
+
+#### DeepLearning con **DNN**
+
+```shell
+$ python predictor-dl.py
+```
+
+La primera vez que se ejecuta, crea un archivo del modelo `./data/birds_data_dcnn.csv`.
+Este archivo se usa para evitar el reprocesamiento de los espectogramas.

predictor-dl.py

@@ -177,8 +177,8 @@ def base_dcnn_algorithm(data: pd.DataFrame) -> None:
 
 # ======================================================================================================================
 if __name__ == '__main__':
-    cache_file = os.path.abspath("./data/birds_data_dcnn.csv")
-    metadata_path = os.path.abspath("./data/metadata.csv")
+    cache_file = os.path.abspath("./data/birds_data_dcnn-50.csv")
+    metadata_path = os.path.abspath("./data/metadata-50.csv")
     spectrogram_path = os.path.abspath("./data/spectrograms")
 
     print("Cargando metadata...")

predictor-ml.py

@@ -97,9 +97,11 @@ def load_features_dataframe(features_file: str, data_folder: str, reload: bool =
 
 
 # ======================================================================================================================
-
 if __name__ == "__main__":
-    df_feat = load_features_dataframe(os.path.abspath("./data/birds_features.csv"), os.path.abspath("./data/audio_files"))
+    features_file = os.path.abspath("./data/birds_features.csv")
+    audio_files = os.path.abspath("./data/audio_files")
+
+    df_feat = load_features_dataframe(features_file, audio_files)
 
     # Training the Support Vector Machine (SVM)
     X = df_feat.drop(columns=['label'])