TUIA Aprendizaje Automático I - Trabajo final

En este proyecto se llevaron adelante tareas vinculadas con el entrenamiento de modelos para predecir variables variables cuantitativas y cualitativas.

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• Correr git clone https://github.com/Facunditos/AA1-TUIA-LopezCrespo-Flaibani-Dito.git para clonar el repositorio de GitHub en la máquina local.

Guía para la puesta en producción del modelo de clasificación

En la carpeta Docker se encuentra el Dockerfile con las sentencias para crear la imagen de docker y los archivos que son necesarios para la puesta en producción del modelo. Es necesario alojar en esta carpeta el archivo csv que contendrá los muestras a predecir.

• Correr docker build -t imagen-rain:v2 ./Docker para crear la imagen de docker.
• Correr docker run -v $(pwd):/app/files imagen-rain:v2 desde una terminal de Ubuntu para crear el contenedor donde se ejecturá el programa.
• Luego de ejecutar el comando anterior se alojará en la carpeta del usuario el output con las probabilidades predichas para las muestras.

Las muestras deben corresponderse a ciudades que estén en esta lista. ciudades admitidas = ['Dartmoor', 'Nuriootpa', 'PerthAirport', 'Uluru', 'Cobar', 'CoffsHarbour', 'Walpole', 'Cairns', 'AliceSprings', 'GoldCoast']