Proyecto de Machine Learning con Python y Flask

Este proyecto es parte de mi viaje de aprendizaje en el campo del Machine Learning y Python. El objetivo principal es construir un modelo de Machine Learning y desplegarlo como una API web usando Flask.

Descripción

El proyecto consiste en un modelo de clasificación (o regresión, puedes ajustarlo) que se entrena con datos de ejemplo y luego se expone a través de una API RESTful. Esto permite que otras aplicaciones consuman las predicciones del modelo a través de solicitudes HTTP.

Estructura del Proyecto

El repositorio está organizado de la siguiente manera:

/
├── __init__.py        # Inicializador del paquete Python.
├── .gitignore         # Archivos y directorios ignorados por Git.
├── main.py            # Script principal para entrenar y evaluar el modelo.
├── models.py          # Definición de la arquitectura del modelo de Machine Learning.
├── server.py          # Implementación del servidor web con Flask para servir el modelo.
├── utils.py           # Funciones de utilidad (ej. carga de datos, preprocesamiento).
├── in/
│   └── data.csv       # Datos de entrada para el entrenamiento del modelo.
├── models/
│   └── best_model.pkl # Modelo entrenado y guardado.
└── out/
    └──                # Directorio para guardar resultados o salidas.

Descripción de Archivos Clave

• main.py: Contiene el flujo principal del proyecto. Carga los datos, entrena el modelo utilizando las definiciones de models.py y guarda el artefacto del modelo entrenado en la carpeta models/.
• models.py: Define la clase o funciones para el modelo de Machine Learning. Aquí es donde se encapsula la lógica del algoritmo.
• server.py: Utiliza Flask para cargar el modelo serializado (best_model.pkl) y exponer un endpoint (por ejemplo, /predict) que recibe datos y devuelve predicciones.
• utils.py: Mantiene el código organizado al separar funciones auxiliares que se usan en varias partes del proyecto.

Cómo Empezar

Prerrequisitos

• Python 3.x
• pip

Instalación

1. Clona este repositorio:

   git clone <URL-DEL-REPOSITORIO>
   cd <NOMBRE-DEL-DIRECTORIO>

2. Crea un entorno virtual e instala las dependencias:

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # En Windows: venv\Scripts\activate
   pip install -r requirements.txt

   (Nota: Necesitarás crear un archivo requirements.txt con las librerías que usas, como pandas, scikit-learn, flask, etc.)

Uso

1. Entrenar el modelo:

   python main.py

   Esto ejecutará el script de entrenamiento y guardará el best_model.pkl en la carpeta models/.

2. Iniciar el servidor:

   python server.py

   Esto iniciará un servidor de desarrollo de Flask en http://127.0.0.1:5000.

3. Realizar predicciones: Puedes enviar una solicitud POST al endpoint /predict con los datos necesarios en formato JSON.

   curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d \'\'\'{"features": [1, 2, 3]}\'\'\' http://127.0.0.1:5000/predict

Aprendizajes Clave

• Fundamentos de Python: Estructura de proyectos, módulos, y entornos virtuales.
• Manipulación de Datos: Uso de librerías como Pandas y NumPy para la carga, limpieza y preprocesamiento de datos.
• Machine Learning: Implementación y entrenamiento de modelos de clasificación/regresión con Scikit-learn.
• Serialización de Modelos: Guardar y cargar modelos entrenados para su uso en producción.
• Desarrollo de APIs: Creación de una API RESTful con Flask para servir el modelo de Machine Learning.
• Control de Versiones: Uso de Git y GitHub para gestionar el código fuente del proyecto.

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¡Gracias por revisar mi proyecto!