Muchos proyectos que utilizan PredictionIO utilizarán sus capacidades de clasificación, agrupación o motor de recomendación para trabajar con datos de texto. Dos maneras de ser diferentes podrían ser:
1) para comparar los enfoques de clasificación de imágenes estándar en aprendizaje automático con el desempeño de un enfoque de aprendizaje profundo, o
2) incorpore datos geoespaciales (archivos de forma de puntos, por ejemplo) para identificar grupos geográficos de artículos, como dónde deben ubicarse las tiendas para atender a la mayoría de los clientes, brotes de enfermedades y más.
Es posible que conozca este listado de plantillas para PredictionIO: Engine Templates. Hay algunos interesantes al usar PredictionIO para varias aplicaciones, como el aprendizaje profundo. Algo que sería diferente y valioso es si personalizas una de estas plantillas para que se adapte a uno de los casos de uso anteriores. Luego, puede contribuir de nuevo a PredictionIO para que otros lo utilicen.
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Gracias por el A2A en su primera pregunta y la mejor de las suertes en su proyecto.