Respuesta a Catástrofes Basada en Datos: Sistema Inteligente de Clasificación de Mensajes
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Proyecto de Pipeline de Respuesta a Catástrofes
Introducción
- ETL Pipeline: Procesa y limpia los datos de los mensajes de catástrofe y los almacena en una base de datos SQLite.
- Canalización ML: Desarrolla un modelo de aprendizaje automático para clasificar los mensajes de catástrofe.
- Aplicación web Flask: Proporciona una interfaz para que los trabajadores de emergencias introduzcan nuevos mensajes y reciban los resultados de la clasificación.
- Clasificación en tiempo real de mensajes de catástrofes
- Visualización de los datos de respuesta a la catástrofe
- Utiliza PNL y técnicas de aprendizaje automático
- Desarrollo de canalizaciones de datos
- Creación de modelos de aprendizaje automático
- Despliegue de la aplicación web
- Estructura de código limpia y organizada
Respondiendo Preguntas sobre El Precio de la Vivienda con Técnicas Avanzadas de Regresión
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Como estudiante del Programa Nanodegree de Científicos de Datos de Udemy, tengo la tarea de escribir una entrada de blog y un kernel siguiendo el proceso CRISP-DM. En mi entrada de blog, voy a adoptar un nuevo enfoque mediante la adhesión al proceso CRISP-DM para abordar tres cuestiones fundamentales que se plantean a menudo en los mercados de la vivienda, utilizando el conjunto de datos Ames como un estudio de caso.
La competición Kaggle House Prices - Advanced Regression Techniques es un campo de juego fantástico para los científicos de datos en ciernes como yo. Nos reta a predecir los precios de la vivienda en Ames, Iowa, aprovechando 79 variables predictoras mediante modelos de aprendizaje automático. Este conjunto de datos bien analizados ha recibido más de 20.000 propuestas, lo que lo convierte en un recurso excelente para desarrollar y mostrar nuestras habilidades.
Objetivos
En la entrada de mi blog, adoptaré un nuevo enfoque siguiendo el proceso CRISP-DM para abordar tres cuestiones fundamentales que se plantean a menudo en los mercados de la vivienda, utilizando el conjunto de datos de Ames como estudio de caso.
Desde PHPMad 2021: Usando Composer en un CMS, Gracias al PHP Prefixing
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En Diciembre 2021, para cerrar el año bien arriba, nos encontramos online con el PHPMad para charlar acerca del uso de PHP Composer en el contexto de un sistema multi-desarrollador, como WordPress, Joomla, o PrestaShop entre otros. En esta situación, la aplicación de prefijos PHP a los namespaces es una necesidad que evita los errores por conflictos de nombres. Para solucionar estos problemas y automatizar el PHP Prefixing, presenté nuestro servicio de PHP-Prefixer.
Qué Hacer Después del Lanzamiento de Joomla 4
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El 17 de agosto, después de cinco años de trabajo, se publicó Joomla 4. Ese mismo día, también se publicó Joomla 3.10 como última versión intermedia de la rama de Joomla 3.
Si has estado usando Joomla desde el 17 de agosto de 2005, probablemente eres consciente de toda la alegría y frustración a partes iguales de usar Joomla y sus extensiones. Para facilitar la transición, compartimos contigo las siguientes recomendaciones para guiarte en la planificación de la migración.
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Aníbal Sánchez
Versatile Software Engineer | Full-Stack Developer (PHP, Laravel, Java, Spring, Vue.js/Vite) | Data Science Enthusiast | Open Source Contributor | Tech Entrepreneur
- PHP-Prefixer / Product Manager
- PHP-Prefixer is an automated online service powered by a complex rule-based system to apply prefixes to Composer dependencies.
- Extly Tech / Team Leader
- Empower your project with our web solutions. Today, working on Laravel, Amazon AWS, and Ionic. A Joomla Volunteer.
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