Esta es una extensión de una aplicación web diseñada para la visualización de algoritmos semisupervisados. La herramienta permite a los usuarios interactuar y comprender mejor cómo funcionan estos algoritmos a través de visualizaciones intuitivas y detalladas.
Para ver el proyecto de la primera versión, consulta el repositorio de David Martínez Acha.
Abra una terminal en su equipo y siga los siguienes pasos:
Clonar el repositorio
git clone https://github.com/msp1015/TFG-Semi-Supervised-Learning
Navega al directorio del proyecto:
cd TFG-Semi-Supervised-Learning
Crear entorno virtual
python -m venv ./venv
Activa el entorno virtual:
En Windows:
.\venv\Scripts\activate
En macOS/Linux:
source venv/bin/activate
Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt
Creación de directorios
cd web/app
mkdir runs
mkdir datasets\anonimos
mkdir datasets\registrados
mkdir datasets/anonimos
mkdir datasets/registrados
Compilar traducciones (web/app)
pybabel compile -d translations
Ejecuta la aplicación:
cd ..
flask run
Abre tu navegador y navega a http://localhost:5000
para acceder a la aplicación.
(Opcional) Añade --debug
al final del comando flask run
para entrar en modo desarrollo.
git checkout -b feature/nueva-caracteristica
git commit -m 'Añadir nueva característica'
git push origin feature/nueva-caracteristica
Este proyecto está bajo la Licencia BSD-3-Clause. Consulta el archivo LICENSE para más detalles.
Para cualquier duda o consulta, por favor abre un issue en GitHub o contacta a msp1015@alu.ubu.es.