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https://github.com/daniel-lima-lopez/daniel-lima-lopez


https://github.com/daniel-lima-lopez/daniel-lima-lopez

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README 

        
# 🚀 Portafolio de proyectos 👨‍💻



Hola! mi nombre es Daniel Lima López, recién completé una maestría en el área de Ciencias Computacionales, donde tuve la oportunidad de colaborar en diversos equipos en proyectos de investigación, principalmente en el diseño y aplicación de técnicas de Machine Learning y Deep Learning.



A continuación muestro una colección de proyectos personales demostrando mis habilidades en diversas áreas de **Ciencia de Datos**, **Machine Learning**, **Natural Language Processing (NLP)** y **Computer Vision**. Cada proyecto incluye una breve descripción y las tecnologías usadas.



Te invito a conectar conmigo en [Linkedin](https://www.linkedin.com/in/daniel-lima-lopez/) 😁.



## Machine Learning



### Aprendizaje Supervisado



[**Optimización de inversión publicitaria para maximizar ganancias**](https://github.com/daniel-lima-lopez/Advertising-Investment-Analysis-for-Profit-Maximization)



  

**Descripción:**  

*Análisis de ganancias al invertir en diferentes canales publicitarios usando un modelo de **Regresión Lineal**, identificando la estrategia óptima para distribuir la inversión en cada canal con el fin de maximizar las ganancias generadas.*  



**Tecnologías usadas:**  

- Scikit-Lean

- Pandas / Pandas-SQL

- Matplotlib

- Seaborn

  



  



  



[**Pipeline de procesamiento de datos e inferencia**](https://github.com/daniel-lima-lopez/Tiktok-data-analysis)



  

**Descripción:**  

*Implementación de un **pipeline** de procesamiento de datos, inclueyendo caracteristicas numericas y texto, integrado con una **Red Neuronal** para optimizar el entrenamiento y la evaluación de modelos, facilitando la clasificación de contenido de redes sociales.*  



**Tecnologías usadas:**  

- Tensorflow

- Pandas

- Matplotlib

- Seaborn



  



  



  



[**Butterworth-CNN**](https://github.com/daniel-lima-lopez/BW-CNN)



  

**Descripción:**  

*Este repositorio contiene el código descrito en el articulo **Butterworth CNN: an improvement on memory use for Fourier Convolutional Neural Networks**, de mi autoría en conjunto con la Dra. [Pilar Gómez-Gil](https://scholar.google.com/citations?user=M3yVI1oAAAAJ&hl=es). Este artículo será publicado en los proceedings del **2024 IEEE PES Generation, Transmission, and Distribution & IEEE Autumn Meeting on Power, Electronics and Computing Joint Conference**. Los ejemplos incluyen la implementación en **Tensorflow** de la arquitectura BW-CNN propuesta, así como las arquitecturas en comparación. Cabe mencionar que este trabajo recibió el reconocimiento **Best Computing Track Paper Award** durante el congreso.*  



**Tecnologías usadas:**  

- Tensorflow

  



  



  



[**Sistema de semaforos de estados dinamicos**](https://github.com/daniel-lima-lopez/Dynamic-State-Traffic-Lights)



  

**Descripción:**  

*Implementación de un sistema de semáforos de estados dinámicos controlados por **redes neuronales**. El sistema decide el estado más óptimo considerando las condiciones del tráfico en tiempo real. El entrenamiento se realizó en un entorno de simulación, optimizando los pesos de la red neuronal con **algoritmos genéticos**. El proyecto se sometió al concurso "Acelerando México con Inteligencia Artificial", organizado por Intel. En este concurso se reconoció como uno de los top proyectos.* 



**Tecnologías usadas:**  

- Tensorflow

- SUMO

  



  



  



[**Implementación de kTLNN**](https://github.com/daniel-lima-lopez/kTLNN-Python)



  

**Descripción:**  

*Implementación en Python del algoritmo **kTLNN**, propuesto por [Wang et al.](https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0950705121008662) Esta propuesta consiste en una extensión al algoritmo clásico **kNN**, extendiendo la regla de decisión a un vecindario de dos capas, reuniendo información más relevante para realizar la clasificación.* 



**Tecnologías usadas:**  

- Python

- Numpy



  



  



  



[**Implementación de Ada-kNN**](https://github.com/daniel-lima-lopez/Ada-kNN-Python)



  

**Descripción:**  

*Implementación en **Python** del algoritmo **Ada-kNN**, propuesto por [Mullick et al.](https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8326728) Este clasificador presenta una propuesta para automatizar la elección del valor k en el clasificador **kNN**, dependiendo de las características de cada instancia nueva a clasificar. Para ello, se propone una etapa de entrenamiento usando **redes neuronales** para predecir el valor óptimo de k.*



**Tecnologías usadas:**  

- Python

- Numpy

- Tensorflow

  



  



  



### Aprendizaje No Supervisado

[**Sistema de Recomendación**](https://github.com/daniel-lima-lopez/Collaborative-Filtering-in-Recomender-System)



  

**Descripción:**  

*Sistema de recomendación de películas usando **k-Means** y **Collaborative Filtering**. Realice análisis de valoraciones de clientes, destacando las preferencias de los usuarios, e implemente un sistema con la capacidad de generar sugerencias relevantes de películas basadas en las preferencias de usuarios con gustos similares, los cuales se identifican a través de la división en clústeres de todos los usuarios en la base de datos.*  



**Tecnologías usadas:**  

- Scikit-Lean

- Pandas / Pandas-SQL

- Matplotlib

- Seaborn

  



  



  



### Natural Language Processing



[**MexIA: chatbot basado en RAG**](https://github.com/daniel-lima-lopez/Mex-IA-a-Retrieval-Augmented-Generation-Chatbot)



  

**Descripción:**  

**  



**Tecnologías usadas:**  

- a

  



  



  



[**Clasificación de Sentimientos con Naive Bayes**](https://github.com/daniel-lima-lopez/Sentiment-classification-with-Naive-Bayes-classifier)



  

**Descripción:**  

**  



**Tecnologías usadas:**  

- a

  



  



  



[**Ejemplo de Information-Retrieval**](https://github.com/daniel-lima-lopez/Information-Retrieval-Example)



  

**Descripción:**  

**  



**Tecnologías usadas:**  

- a

  



  



  



[**Ejemplo de N-Gram**](https://github.com/daniel-lima-lopez/N-Gram-Example)



  

**Descripción:**  

**  



**Tecnologías usadas:**  

- a

  



  



  



### Computer Vision



[**Sistema de Reconocimiento y Detección de Placas de Automóviles**](https://github.com/daniel-lima-lopez/Sistema-de-Reconocimiento-y-Deteccion-de-Placas-de-Automoviles)



  

**Descripción:**  

**  



**Tecnologías usadas:**  

- a

  



  



  



[**Segmentación Semantica de Caminos**](https://github.com/daniel-lima-lopez/Road-identification-via-Semantic-Segmentation)



  

**Descripción:**  

**  



**Tecnologías usadas:**  

- a