«Вы диабетик? ’

Привет! Я вернулся. Прошло очень много времени с тех пор, как я в последний раз вел блог. Причины того, что я не веду блог, могут быть следующими: либо я не знал, о чем вести блог, либо в жизни не происходило ничего интересного, либо происходило слишком много вещей, и я не знал, с чего начать. Но в какой-то момент мне нужно было вернуться, верно? Итак, я веду блог о крутом проекте, который я сделал недавно. Это будет длинный блог, но я обещаю, что сделаю его захватывающим и забавным. Начнем! ✌

ВЫ ДИАБЕТ?

Так что это побочный проект, который я действительно хотел создать, как только начал работать над ML, и у меня было одно желание завершить его во время учебы в колледже, чтобы я мог, вы знаете, показать, что я что-то построил сам, просто шучу 😅. На самом деле я хотел создать комплексное приложение с использованием машинного обучения и просто получить удовольствие от того, как оно работает. Теперь не спрашивайте меня, что заставило меня заняться этим побочным проектом, потому что это секрет. Пожалуйста, оставьте мою мотивацию в секрете.

Обзор блога

Этот блог будет о моем опыте и мыслях, которые у меня возникли во время работы над второстепенным проектом. Пожалуйста, не принимайте это за учебное пособие. Если вам нужно руководство, перейдите на мою страницу на github и следуйте инструкциям. Еще одна причина, по которой я веду блог об этом, - просто сделать его незабываемым. Этот блог будет разделен на три части.

Часть 1 - Планирование проекта и построение модели

Часть 2 - Приложение Flask и получение знаний, а также

Часть 3 - Ошибка любви и создания веб-сайтов.

Часть 1 - Планирование проекта и построение модели

Прежде чем я начну, позвольте мне спросить вас, как вы решите, что это то, над чем вы хотите работать, и это будет ваш следующий побочный проект? Для меня это явно зависит от моего интереса к предметной области, от того, чему я научусь, от доступных мне ресурсов, а также от ценности, которую этот проект добавит моему профилю. Учитывая все эти моменты, я завершил свой побочный проект под названием «Вы диабетик?» Почему такое имя? Вы узнаете.

Я фанат ML, и здравоохранение - это та сторона, на которой мне больше всего нравится применять ML. Я выбрал очень известный набор данных о диабете индейцев Пима для построения модели машинного обучения. В центре моего внимания в этом проекте была не только модель машинного обучения, но и создание всего приложения. Конечная цель - создать веб-сайт, на котором пользователь может ввести требуемые значения, необходимые для прогнозирования диабета, и результатом будет результат, то есть диабетический или недиабетический.

Набор данных Pima Indian Diabetic содержит около 9 столбцов, из которых 8 являются характеристиками, а последний - результатом. Я решил построить модель логистической регрессии с использованием библиотеки sklearn после выполнения всех шагов предварительной обработки данных. Моя модель дала максимальную точность около 76%. Следующим шагом после построения модели является создание конечной точки API с помощью Flask, но до этого я сохранил свою модель машинного обучения в файле pickle, чтобы я мог загрузить ее, когда мне нужно предсказать.

Часть 2 - Применение Flask и получение знаний

Представьте себе ситуацию, когда ваша модель машинного обучения построена, и вам нужно продемонстрировать свой проект на конференции или профессору, но вы не можете показать им блокнот jupyter, верно? Вот когда вам нужно подумать о выпуске своей модели в производство.

Развертывание модели заключается в том, чтобы сделать вашу модель доступной для конечных пользователей, чтобы они могли ее использовать. Это последний этап любого проекта машинного обучения. Flask - это фреймворк для веб-приложений, написанный на Python. Это упрощает создание простого веб-приложения, которое можно развернуть на разных платформах, а также позволяет легко создавать ваши модели машинного обучения, написанные на Python.

Завершив создание API для модели, я многому научился в процессе. Следующий шаг - воплотить это в жизнь и создать простой веб-сайт!

Часть 3 - Любовь к ошибкам и создание веб-сайтов

Во время учебы в колледже я в основном работал на языке C и Python, пока не столкнулся с факультативом под названием «Веб-разработка». Мне не нравился этот факультатив, потому что он требовал утомительной работы по созданию веб-сайтов с использованием HTML, CSS и Javascript (иногда). Еще я помню, что не завершил несколько проектов и сбежал от них.

На самом деле я очень долго работал с HTML для этого проекта. Позвольте мне сказать вам, что я получил огромное удовольствие от каждого момента создания этого сайта. Я люблю искусство и творчество. Я действительно хотел добавить CSS на этот сайт. Но из-за чрезмерного энтузиазма, чтобы завершить его, я почувствовал, что мне потребуется слишком много времени, чтобы написать код и увидеть результаты. Затем мой друг предложил использовать Materialize CSS, что очень круто! Я действительно не знал об этом раньше и был так счастлив видеть, как быстро можно добавлять крутые вещи. Если вы не видели его раньше, как я, загляните в раздел ресурсов в конце блога.

Итак, как только я создал сайт, мне пора было запустить его и проверить, все ли работает. Даже не спрашивайте меня, с каким количеством ошибок я столкнулся, я действительно не знал, что это будет на моем пути. Но никакого веселья и никакого обучения, если вы не сталкиваетесь с ошибками, верно? Пытаясь решить их, я многому научился в процессе. Следовательно, это просто не ошибки, это ошибка любви!

И вот как «Вы диабетик?» был сделан.

Если вы прошли этот долгий путь, читая мой блог, то СПАСИБО!, я не могу отпустить вас с пустыми руками. Ниже приведены ссылки на ресурсы, которые я использовал и нашел интересными. Проверь их!

  1. Разверните модель машинного обучения с помощью Flask.
  2. Учебники Кена Джи на YouTube по созданию проекта DS с нуля.
  3. Создайте блог о моделях машинного обучения.
  4. Материализовать CSS

И, наконец, чтобы узнать больше и опробовать мой проект, нажмите на ссылку ниже.

ВЫ ДИАБЕТ?

Удачного обучения!