📝 Tutorial de uso: Google Colab + Gemini AI Assistant¶

1. Abrir el entorno¶

  1. Ingresa a Google Colab desde tu cuenta de Google.
  2. Crea un nuevo notebook (Archivo > Nuevo cuaderno) o abre uno existente, como en tu caso S1_RNAs_colab.ipynb.

2. Interfaz de trabajo¶

En la imagen se observa la pantalla dividida:

  • Colab (lado izquierdo): Aquí editas y ejecutas el código Python (ejemplo: cargar datasets, entrenar modelos con sklearn, TensorFlow o PyTorch).
  • Gemini AI Assistant (lado derecho): Ventana de ayuda que permite generar, explicar o depurar código con lenguaje natural.

3. Ejemplo práctico: clasificación con sklearn¶

En tu notebook aparece un prompt inicial:

Construye un plan para un clasificador MLP en sklearn usando el dataset de cáncer de mama, divide datos en 80/20, escala, calcula accuracy, imprime reporte y grafica matriz de confusión.

Esto se traduce en subtareas dentro de Colab:

  1. Cargar y dividir datos con train_test_split.
  2. Escalar variables con StandardScaler.
  3. Entrenar un MLPClassifier de sklearn.neural_network.
  4. Evaluar resultados: accuracy, classification report y matriz de confusión con seaborn.

4. Cómo interactuar con Gemini¶

Gemini entiende tus instrucciones en lenguaje natural y te sugiere fragmentos de código. En la imagen se ven ejemplos de botones listos para usar:

  • Implement MLP classifier for breast cancer dataset
  • Split breast cancer dataset into 80% train and 20% test
  • Load breast cancer dataset from sklearn

Uso práctico:¶

  • Haz clic en un botón o escribe tu propia instrucción (ej. "Add normalization step before training").
  • Gemini insertará el código correspondiente que puedes copiar y ejecutar directamente en Colab.
  • También puedes pedir explicaciones ("Explain why we scale features before training MLP").

5. Buenas prácticas¶

✔️ Divide tus tareas en subtareas (cargar, preprocesar, entrenar, evaluar). ✔️ Usa Gemini para acelerar código repetitivo o explorar variantes de un mismo modelo. ✔️ Mantén comentarios en español/inglés para documentar lo que cada bloque hace. ✔️ Ejecuta siempre el código en Colab para validar y ajustar lo sugerido por Gemini.

6. Beneficio del combo Colab + Gemini¶

  • Colab: ofrece GPU gratuita, notebooks compartibles y entorno listo para ML/DL.
  • Gemini: acelera la escritura de código, da ejemplos listos, explica conceptos y sirve como asistente didáctico.

En conjunto, permiten avanzar de forma ágil en cursos o proyectos, combinando teoría y práctica en un mismo flujo de trabajo.