Cómo construir una aplicación web con capacidades de aprendizaje automático

El primer párrafo de Deepjyoti Paul describe más o menos el quid de lo que necesita saber: tendrá sus modelos en su backend y querrá canalizar los resultados a su aplicación web para que su usuario los vea.

Dicho esto, tiene varias opciones sobre cómo implementar esto realmente. Una forma que podría atraer a los científicos de datos que no tienen una terrible experiencia en la creación de código front-end es usar Python (numpy, pandas, sci-kit learn, etc.) para construir sus modelos y luego Flask para construir Una aplicación web con Python como backend.

Flask hace que sea (relativamente) fácil pasar valores de su backend usando Jinja, que efectivamente resulta en algunos corchetes elegantes en su código de front-end.

Esta aplicación web que utiliza la API de IBM Watson para ejecutar modelos debería dar una idea más concreta de cómo hacer esto (repositorio de Github, consulte server [dot] py).

¡Buena suerte!

El aprendizaje automático se trata de implementar algoritmos particulares para aprender de datos anteriores. Entonces, el algoritmo obviamente funcionará en el backend. El frontend solo podrá mostrar el resultado de ese algo.

Entonces, si está creando una aplicación web con ASP.NET y C #, escriba el código ML particular en, digamos, el evento onClick de un botón (donde generalmente escribe código para la funcionalidad principal y la conectividad de la base de datos) y muestre el resultado en la interfaz con Google Charts por ejemplo.

Así es como integras estas dos partes. Por ejemplo, cree una aplicación que tome un archivo CSV de descripción de flores y una flor de destino con la interfaz de la aplicación web, ejecute el código ML cuando se envíe a través del botón y muestre el resultado en un área de texto en la página.

¡Que te diviertas!

Es bueno si centraliza la herramienta de aprendizaje automático y proporciona una interfaz de usuario diferente

Te sugiero que uses BigML. Es una herramienta de ML y con su API puedes integrarla fácilmente en tus aplicaciones. Es realmente simple

Y también hay bibliotecas disponibles para diferentes plataformas. Python sería una gran opción para ti.

Gracias