PredictionIO proporciona los recursos necesarios para crear un servidor de recomendaciones usando machine learning. Todo a través de una API REST que se comunica con las distintas aplicaciones clientes y va recolectando datos para aplicar los más de 20 algoritmos de recomendaciones precargados.
Juega con la ventaja de no tener que construir una complicada infraestructura para crear un sistema de recomendaciones, similitudes o ranking basada en las acciones de los usuarios. Cuenta con varios SDK para integrarlo en nuestras aplicaciones como Java, Python, Ruby o PHP.
PredictionIO está construido usando Scala y su core de machine learning utiliza Manhout, el cuál provee opciones de clustering, clasificación, algoritmos de filtrado, etc… Podemos extenderlo para escalarlo usando clustering con Hadoop para el análisis de datos.
Comenzar a usarlo es bastante fácil, basta con descargarlo e instalarlo como un servidor al que accedemos a través de su panel vía HTTP. Allí podemos dar de alta nuestras aplicaciones para obtener una Api Key con la que poder registrar las acciones y aplicar los distintos engine disponible de análisis.
Existen distintos ejemplos de aplicaciones que podemos crear. En la documentación de PredictionIO nos encontramos con distintos ejemplos como un recomendado de películas, sugerencias de apps, etc..
El proyecto de PredictionIO pertenece al programa Web FWD en la que diversas tecnologías son promovidas por Mozilla para acelerar el crecimiento de herramientas técnologicas en startups.
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