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Tutorial de aplicacion web de ml usando flask

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  • Buscar y comprender un dataset nuevo.
  • Modelar los datos utilizando un algoritmo de Machine Learning, Deep Learning o NLP.
  • Analizar los resultados y optimizar el modelo.
  • Integrarlo en Render usando una aplicación basada en Flask.

🌱 Cómo iniciar este proyecto

Sigue las siguientes instrucciones:

  1. Crea un nuevo repositorio basado en el proyecto de Machine Learing haciendo clic aquí.
  2. Abre el repositorio creado recientemente en Codespace usando la extensión del botón de Codespace.
  3. Una vez que el VSCode del Codespace haya terminado de abrirse, comienza tu proyecto siguiendo las instrucciones a continuación.

🚛 Cómo entregar este proyecto

Una vez que hayas terminado de resolver el caso práctico, asegúrate de confirmar tus cambios, haz push a tu repositorio y ve a 4Geeks.com para subir el enlace del repositorio.

📝 Instrucciones

Paso 1: Busca un conjunto de datos

Investiga en las diferentes fuentes en línea sobre distintos datasets que podrías utilizar para entrenar un modelo. Puedes utilizar alguna API pública, el repositorio UCI para Machine Learning o el apartado de Kaggle de conjuntos de datos, entre otras muchas fuentes. Recuerda buscar un conjunto de datos simple ya que este no es el proyecto final del curso.

Paso 2: Desarrolla un modelo

Una vez hayas encontrado tu conjunto de datos ideal, analízalo y entrena un modelo. Optimízalo si fuera necesario.

Paso 3: Desarrolla una aplicación web usando Flask

Con los conocimientos adquiridos en este módulo, desarrolla una interfaz para poder utilizar el modelo. Dale el estilo que más te convenga y anota los recursos externos que hayas utilizado para el desarrollo.

Paso 4: Integra el modelo y la aplicación en Render

Crea un servicio gratuito en Render e integra el trabajo que has hecho para poder desplegar la aplicación web en línea. No olvides de incluir el enlace al servicio en tu repositorio.

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