¿Cómo desplegar un modelo de machine learning?

Nuestro Modelo de Machine Learning Para desplegar la aplicacion debes tener los archivos de tu modelo y si hubiera pesos o transformadores tambien. Ya sea que su modelo este construido con sklearn, h2o u otro; el proceso de despliegue es el mismo.

¿Qué fases incluye el proyecto de modelado de datos?

Pasos siguientes Adquisición y comprensión de los datos. Modelado. Implementación. Aceptación del cliente.

¿Qué es el entrenamiento en machine learning?

Machine learning es una forma de la IA que permite a un sistema aprender de los datos en lugar de aprender mediante la programación explícita. Sin embargo, machine learning no es un proceso sencillo. Conforme el algoritmo ingiere datos de entrenamiento, es posible producir modelos más precisos basados en datos.

¿Qué son los modelos de clasificación?

Estos modelos de clasificación se están utilizando cada vez más para analizar Big Data y poder pasar de texto o imágenes a números que nos permitan clasificar, valorar y tomar decisiones.

¿Cuál es el paso previo a aplicar un método de clasificación?

Paso previo a aplicar un método de clasificación, es la partición del conjunto de datos en dos conjuntos de datos más pequeños que serán utilizadas con los siguientes fines: entrenamiento y test .

¿Cuál es el objetivo de la combinación de clasificadores individuales?

El objetivo de la combinación de clasificadores individuales es el ser más certeros, precisos y exactos. Los métodos multiclasificadores más conocidos son el Bagging (Breiman, 1966) y Boosting (Freund y Schapire, 1996).

¿Cuáles son los problemas de clasificación?

En los problemas de clasificación los resultados se suelen etiquetar en dos clases: positivos y negativos. A la hora de realizar una predicción se pueden observar cuatro resultados diferentes: Verdaderos positivos (TP, “true positive”): casos positivos que el modelo identifica como tales.