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AWK, ML model and API project

R 0.88% HTML 99.04% Dockerfile 0.04% Shell 0.03%

candyworld's Introduction

AWK, ML model and API project curl localhost:3838/prediccio_hd -H "Content-Type: application/json" --request POST --data @data/heart_test.json

curl localhost:3838/new_data -H "Content-Type: application/json" --request POST --data @data/heart_test.json

curl localhost:3838/re_train -H "Content-Type: application/json" --request POST

curl -o plot.png localhost:3838/roc_curve_plot --request GET; xdg-open curva_roc.png

curl -o plot.png localhost:3838/pr_curve_plot --request GET; xdg-open pr_plot.png

curl localhost:3838/metrics --request GET

vviiccttoorr

Los datos deben de guardarse en un postgreSQL, esto para replicar la necesidad de motores externos de bases de datos en la vida real.

Pasado un tiempo y con suficientes datos nuevos, usualmente se busca un reentrenamiento del modelo, por lo cual su API debe de ser capaz de hacerlo con un request.

Se busca además para entender el rendimiento y precisión del modelo que se registren los resultados, tal que el equipo de ciencia de datos pueda entender qué tan bien o mal está respondiendo.

Su API debe tener un modelo de ML corriendo a manera de servicio, esto es, si le mando una nueva observación, debe de responder con la predicción que tiene para la misma.

La primer insersión de los datos a su base de datos debe de ser a través de Bash.
Recomiendo usar la API que están construyendo para poder hacer la insersión de manera limpia y automática.

Se hará una presentación de 10 minutos en la que deberán mostrar tanto el problema de negocio que están resolviendo como la API funcionando, así como un paseo rápido por el código. Es mucho, así que sean muy precisos con su presentación.

Todo producto completo de datos, va a tener una actualización en los datos con los que se entrenan los modelos; su API debe de ser capaz de recibir estos nuevos datos y almacenarlos en su base de datos.

React

A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.
Vue.js

🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.
Typescript

TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.
TensorFlow

An Open Source Machine Learning Framework for Everyone
Django

The Web framework for perfectionists with deadlines.
Laravel

A PHP framework for web artisans
D3

Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

javascript

JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.
web

Some thing interesting about web. New door for the world.
server

A server is a program made to process requests and deliver data to clients.
Machine learning

Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.
Visualization

Some thing interesting about visualization, use data art
Game

Some thing interesting about game, make everyone happy.

Facebook

We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.
Microsoft

Open source projects and samples from Microsoft.
Google

Google ❤️ Open Source for everyone.
Alibaba

Alibaba Open Source for everyone
D3

Data-Driven Documents codes.
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