{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# UD01 · Notebook 3 — Técnicas de IA en casos reales\n",
    "\n",
    "**Objetivo**: clasificar técnicas de IA, justificar la elección y comprobarla contra la\n",
    "documentación oficial.\n",
    "\n",
    "**Resultado esperado**: una tabla de decisión técnica de 6 casos, contrastada con fuentes.\n",
    "\n",
    "Es una **entrega evaluable**: se corrige con la rúbrica de su tarea en Moodle. Rellena las tablas y las respuestas de este notebook y súbelo."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Fase 1 — Clasifica los seis casos\n",
    "\n",
    "Toma los **6 casos del ejercicio 19** de la página de ejercicios y clasifica cada uno en:\n",
    "aprendizaje supervisado, no supervisado, PLN, visión artificial, robótica o sistema experto.\n",
    "\n",
    "| Caso | Técnica principal | ¿Por qué esa y no otra? |\n",
    "|---|---|---|\n",
    "| Detectar grietas en piezas con fotos | | |\n",
    "| Agrupar clientes por comportamiento de compra | | |\n",
    "| Predecir si un correo es spam | | |\n",
    "| Brazo robot que empaqueta cajas | | |\n",
    "| Asistente que responde por voz | | |\n",
    "| Recomendar rutas con reglas de un logista | | |"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**✏️ Respuesta**\n",
    "\n",
    "*(escribe aquí)*"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Fase 2 — Propón una técnica alternativa\n",
    "\n",
    "Para cada caso, indica **una técnica alternativa** viable y justifica en una frase por qué la\n",
    "elegirías (o por qué la descartas): coste de etiquetado, volumen de datos, necesidad de explicar\n",
    "la decisión, tiempo de respuesta."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**✏️ Respuesta**\n",
    "\n",
    "*(escribe aquí)*"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Fase 3 — Decide si el aprendizaje profundo aporta algo\n",
    "\n",
    "Elige **3 de los 6 casos** y responde: ¿tendría sentido usar *deep learning*? Justifica con dos\n",
    "criterios de los vistos en la teoría (volumen de datos disponible, necesidad de extraer\n",
    "características automáticamente, coste computacional, explicabilidad exigida).\n",
    "\n",
    "**Empezar simple no es rendirse**\n",
    "\n",
    "Un modelo clásico bien ajustado, entrenado en segundos y explicable, suele ser mejor punto de\n",
    "partida que una red profunda. El *deep learning* se justifica cuando los datos son abundantes\n",
    "y las características difíciles de definir a mano (imagen, audio, texto libre)."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**✏️ Respuesta**\n",
    "\n",
    "*(escribe aquí)*"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Fase 4 — Comprueba tu criterio con la documentación oficial\n",
    "\n",
    "Abre la documentación de **scikit-learn** y contrasta dos de tus decisiones:\n",
    "\n",
    "- Aprendizaje supervisado: <https://scikit-learn.org/stable/supervised_learning.html>\n",
    "- Agrupamiento (*clustering*): <https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html>\n",
    "\n",
    "La página de *clustering* incluye una **tabla comparativa** de algoritmos con su escalabilidad,\n",
    "su caso de uso y la geometría que asumen (K-Means para grupos convexos de tamaño similar, DBSCAN\n",
    "para geometrías no planas y detección de valores atípicos, jerárquico cuando hay muchos grupos o\n",
    "restricciones de conectividad). Anota:\n",
    "\n",
    "1. Qué algoritmo concreto usarías en el caso de agrupamiento de clientes y **con qué argumento de\n",
    "   la tabla oficial** lo defiendes.\n",
    "2. Si la documentación te ha hecho **cambiar** alguna decisión de las fases 1-3."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**✏️ Respuesta**\n",
    "\n",
    "*(escribe aquí)*"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Fase 5 — Entrega\n",
    "\n",
    "Una tabla final con: caso → técnica → técnica alternativa → justificación → ¿tiene sentido DL? →\n",
    "qué dice la documentación oficial. Añade las dos referencias consultadas.\n",
    "\n",
    "**Soluciones**\n",
    "\n",
    "Las soluciones no se publican: se corrigen y comentan en clase."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**✏️ Respuesta**\n",
    "\n",
    "*(escribe aquí)*"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Entrega\n",
    "\n",
    "Completa y ejecuta el notebook entero (todas las celdas, sin errores) antes de subirlo a la tarea\n",
    "correspondiente en Moodle."
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "name": "python",
   "version": "3.12"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}