Cómo hacer aplicaciones basadas en un modelo basado en datos que toma datos de entrada y muestra predicciones de algo en particular

Gracias por el A2A.

Esta es una pregunta muy genérica. No estoy seguro de en qué contexto está utilizando la palabra “aplicaciones”. Así que le daré mi punto de vista y la solución actual.

Mi punto de vista sobre una aplicación de datos es un producto de datos interactivo que puede ser utilizado por usuarios comerciales. Les permite tomar decisiones basadas en los modelos que creamos. Los modelos se abstraen en el front-end de la aplicación.

Para hacer esto usamos http://shinyapps.io. Nuestros productos de datos toman entradas de las bases de datos de ingeniería de datos o de nuestros propios conjuntos de datos dentro de la aplicación y les brindan a los usuarios comerciales suficiente información para informar sus decisiones.

Tenga en cuenta que hay otros casos de uso, como la API de servidor a servidor y el modelo de datos es abstraído por la API.

En mi práctica, esas aplicaciones generalmente estaban basadas en REST. Entonces, empiezo construyendo un algoritmo que hace buenas predicciones, luego construyo un servicio que devuelve algo como

{
“resultado”: 42
}

Y la etapa final es ponerlo en producción. Hay varias formas de hacerlo, utilizo frameworks como Flask (Python), Vert.x (Java), Shiny (R) para configurar la aplicación. Cuando el proyecto no es demasiado complicado y no requiere integración adicional, basta con varios métodos para manejar las solicitudes y generar resultados / visualizaciones convenientes.

Vale la pena echarle un vistazo a los sistemas de recomendación en Coursera. Ese es un buen comienzo para su respuesta.

O hay formas más tradicionales.

La respuesta correcta dependerá de cuántas cosas necesita recomendar respuestas / acciones.

¿Cuál es tu caso de uso?

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