Gracias por todo
]]>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
]]>Genial, muchas gracias, y lo tendré en cuenta, según los deseos de los usuarios y la información que quieran tener.
]]>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!
Gracias
]]>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,
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!
Muchas gracias y te mando un saludo
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