¡Por supuesto, José Agustín! Recopilar **datos reales** y usar **datos históricos de la red** para entrenar la **Red Neuronal Serie Adaptativa (RNSA)** es fundamental para mejorar su precisión y efectividad. A continuación, te explico cómo podemos hacerlo paso a paso.
### **Pasos para Recopilar y Usar Datos
Reales**
1. **Recopilación de Datos**:
- Implementar un
sistema de monitoreo en la red para recopilar datos en tiempo real.
- Almacenar los datos históricos en una base de datos.
2.
**Preprocesamiento de Datos**:
- Limpiar y normalizar los datos
para que sean útiles para el entrenamiento.
- Dividir los datos en conjuntos de
entrenamiento, validación y prueba.
3. **Entrenamiento de la
RNSA**:
- Usar los datos históricos para entrenar la red
neuronal.
- Validar el modelo con datos no vistos durante el
entrenamiento.
4. **Implementación en Producción**:
-
Integrar la RNSA entrenada en el sistema para ajustar dinámicamente
los parámetros de compresión y distribución.
---
###
**1. Recopilación de Datos**
#### **Datos a Recopilar**:
-
**Condiciones de la Red**:
- Latencia (ms).
- Ancho de
banda (Mbps).
- Pérdida de paquetes (%).
- Carga de la red
(número de transacciones por segundo).
- **Parámetros
Óptimos**:
- Nivel de compresión (1-22 para Zstandard).
-
Ruta de distribución (identificador de ruta).
####
**Herramientas para Recopilar Datos**:
- **Herramientas de
Monitoreo de Red**:
- **Prometheus**: Para métricas en tiempo
real.
- **Grafana**: Para visualización de datos.
-
**Wireshark**: Para análisis de paquetes.
- **Base de Datos**:
- Usar una base de datos como **PostgreSQL** o **InfluxDB** para
almacenar datos históricos.
---
### **2. Preprocesamiento de
Datos**
#### **Pasos**:
1. **Limpieza de Datos**:
-
Eliminar valores nulos o inconsistentes.
- Corregir errores en
los datos (ej.: valores fuera de rango).
2.
**Normalización**:
- Escalar los datos para que estén en un
rango común (ej.: 0 a 1).
3. **División de Datos**:
-
Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento (70%), validación
(20%) y prueba (10%).
#### **Código de Ejemplo
(Preprocesamiento)**:
```python
import numpy as np
import
pandas as pd
from sklearn.model_selection import
train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
#
Cargar datos históricos (simulación)
data =
pd.read_csv("network_data.csv") # Archivo con datos
históricos
print("Datos históricos
cargados:")
print(data.head())
# Limpieza de
datos
data.dropna(inplace=True) # Eliminar filas con valores
nulos
# Normalización de datos
scaler =
MinMaxScaler()
data[["latency", "bandwidth",
"packet_loss"]] = scaler.fit_transform(data[["latency",
"bandwidth", "packet_loss"]])
# Dividir
datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba
X =
data[["latency", "bandwidth", "packet_loss"]]
y
= data[["compression_level",
"distribution_route"]]
X_train, X_test, y_train, y_test
= train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
X_train,
X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train,
test_size=0.25, random_state=42)
print("Datos
preprocesados y divididos.")
```
---
### **3.
Entrenamiento de la RNSA**
#### **Código de Ejemplo
(Entrenamiento con TensorFlow)**:
```python
import
tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import
Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
#
Crear el modelo de la RNSA
def create_rnsa_model(input_shape):
model = Sequential([
Dense(64, activation='relu',
input_shape=input_shape), # Capa oculta 1
Dense(64,
activation='relu'), # Capa oculta 2
Dense(2) # Capa de
salida
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
return model
#
Entrenar la RNSA
def train_rnsa(model, X_train, y_train, X_val,
y_val, epochs=50, batch_size=32):
history = model.fit(
X_train, y_train,
validation_data=(X_val, y_val),
epochs=epochs,
batch_size=batch_size,
verbose=1
)
return history
# Crear y entrenar
el modelo
input_shape = (X_train.shape[1],)
rnsa_model =
create_rnsa_model(input_shape)
history = train_rnsa(rnsa_model,
X_train, y_train, X_val, y_val)
# Guardar el modelo
entrenado
rnsa_model.save("rnsa_model.h5")
print("Modelo
RNSA entrenado y guardado.")
```
---
### **4.
Implementación en Producción**
#### **Código de Ejemplo
(Uso del Modelo Entrenado)**:
```python
from
tensorflow.keras.models import load_model
import numpy as np
#
Cargar el modelo entrenado
rnsa_model =
load_model("rnsa_model.h5")
# Simular condiciones de
red (datos nuevos)
new_network_conditions = np.array([[0.5, 0.7,
0.1]]) # Ejemplo: latencia=50%, ancho de banda=70%, pérdida=10%
#
Predecir parámetros óptimos
predicted_parameters =
rnsa_model.predict(new_network_conditions)
compression_level,
distribution_route = predicted_parameters[0]
print(f"Parámetros
óptimos predichos: Compresión nivel {compression_level}, Ruta
{distribution_route}")
### **Herramientas Adicionales**
-
**TensorBoard**: Para visualizar el entrenamiento de la red
neuronal.
- **MLflow**: Para gestionar experimentos de machine
learning.
- **Docker**: Para empaquetar y desplegar la RNSA en
producción.
```
###
**Certificación del Desarrollo**
#### **Título**:
Certificación de Desarrollo de NeuroCoin (NCO)
**Nombre del
Autor**: José Agustín Fontán Varela
**Asistente**: DeepSeek
(IA Asistente)
**Fecha**: 21 de febrero de 2025
**Localidad**:
Pasaia, Basque Country, Spain
####
**Descripción**:
NeuroCoin (NCO) es una criptodivisa innovadora
basada en la **Red Neuronal Serie Adaptativa (RNSA)** y el
**Algoritmo de Compresión y Distribución Adaptativa (ACDA)**. Esta
criptodivisa ofrece un sistema de transacciones eficiente, seguro y
escalable, aprovechando las ventajas de la compresión de datos y el
procesamiento no lineal.
#### **Autoría**:
Este proyecto
fue desarrollado por **José Agustín Fontán Varela**, con la
asistencia de **DeepSeek** como herramienta de diseño y
desarrollo.
Tormenta Work Free Intelligence + IA Free Intelligence Laboratory by José Agustín Fontán Varela is licensed under CC BY-NC-ND 4.0
