Comments on: Tu propio Servicio de Machine Learning

By: Tiroles

Tiroles — Sat, 24 Jul 2021 03:44:15 +0000

Podría a ver algún inconveniente si lo implemento como un cloud function mi modelo de machine learning?

By: Jordi Ubach

Jordi Ubach — Tue, 27 Apr 2021 08:48:10 +0000

Estoy probando el servidor, y el test_api.py, y me ha surgido una pregunta, el DataSet de pruebas que indica? que le pide al modelo? no me queda claro.

Gracias por todo

By: Jordi Ubach

Jordi Ubach — Thu, 22 Apr 2021 10:08:59 +0000

In reply to Na8. Estoy probando el servidor, y el test_api.py, y me ha surgido una pregunta, el DtaSet de pruebas que indica? que le pide al modelo? no me queda claro. Gracias por todo

By: Jordi Ubach

Jordi Ubach — Thu, 22 Apr 2021 09:47:00 +0000

In reply to Na8. Genial, muchas gracias, y lo tendré en cuenta, según los deseos de los usuarios y la información que quieran tener.

By: Na8

Na8 — Thu, 22 Apr 2021 09:45:21 +0000

In reply to Jordi Ubach.

Hola Jordi, gracias por escribir! Si si claro que lo puedes hacer.
Por lo que dices, tienes muchos registros, lo cual es muy bueno, eso si, ten en cuenta el grado de granularidad con que entrenar al modelo. Si usas minutos (o lo que fuera) y luego tu predicción será en minutos, si usas días, será en días, etc.
Un Saludo!

By: Jordi Ubach

Jordi Ubach — Thu, 22 Apr 2021 09:07:21 +0000

Hola Juan, realmente tus explicaciones, y demás lecturas sobre ML, son realmente geniales, estoy diseñando un dataSet para poderlo analizar con Keras y TensorFlow, su estructura inicial es (Fecha Venta, Tienda, Producto, Categoría, Unidades, Temperatura, Presión, Radiación Solar) con este DataSet (sobre unos 1.200.000 registros), se podría programar la api para que responda la predicción sobre un elemento que no tenga?, es decir, una vez entrenado podría preguntar en fecha futura, si un producto o una categoría o un día determinado que venta podría esperar. No se si me he explicado con claridad.

Gracias

By: Na8

Na8 — Tue, 08 Sep 2020 22:34:13 +0000

In reply to ruben garcia. Hola Rubén, me parece buena idea avanzar con Flask para proyectos pequeños. Para la parte html usaría algún framework que tenga el diseño ya resulto, como por ejemplo Bootstrap u otro similar. Si fuera un proyecto más grande habría que ir a un servidor en la nube con mayor infraestructura, tienes de Aws, g.cloud ó Azure. No estoy dando clases particulares, pero estoy pensando en dar algún curso. Mientras tanto os ofrezco el libro ;) Saludos,

By: ruben garcia

ruben garcia — Mon, 07 Sep 2020 20:52:42 +0000

Hola Juan Ignacio. Una consulta, vengo ya hace algun tiempo trabajando en proyectos personales en machine learning y Tensorflow, de hecho tu blog ha sido de gran ayuda para avanzar en muchos temas, pero a proposito de una etrada que hiciste sobre las APIs, quisiera aprender a desarrollar aplicaciones para explotar modelos de machine learning y si puedo deployar en flask, pareciera ser lo mas razonable aprender entonces a crear aplicaciones en flask. Me refiero a que como no se programar en ningun framework ni en HTML ni nada, pareciera ser que flask es la opcion porque me mantendria en entorno python y flask provee la api para deployar, pero no lo se realmente.
Por otra parte, dictas cursos o clases particulares sobre el tema?, gracias….

By: Na8

Na8 — Sun, 31 May 2020 15:19:55 +0000

In reply to César Brochero.

Hola César, para escribir a csv puedes usar el mismo dataframe de pandas. Haces df.to_csv(“nombre.csv”) y listo.
Para reentrenar el modelo puedes tener una tarea por ejemplo 1 vez al mes que tome el archivo csv actualizado y hacer fit() con todo el dato y publicar ese nuevo modelo en el servicio (reemplazando el anterior).
Otra opción es que si tienes un modelo que acepte reentrenos -por ej. redes neuronales- ó modelos que tengan el método refit() ó partial_fit() sólo le deberías pasar los registros nuevos.
Saludos!

By: César Brochero

César Brochero — Sat, 30 May 2020 21:35:21 +0000

Hola Juan!. muy bueno el articulo. La verdad todas las entradas son excelentes. No se si me puedas referir un ejemplo en el que el modelo se ejecute batch y guarde un csv con el resultado de la predicción. Es decir, cómo puedo desplegar el modelo para que le ingresen los nuevos datos (csv) y lo exporte (csv) a una ubicación determinada..

Muchas gracias y te mando un saludo