Публикации по теме 'ml-model-deployment'
Сквозное машинное обучение: от извлечения до развертывания.
Я буду демонстрировать сквозной проект машинного обучения, который начинается с извлечения данных из базы данных SQL и заканчивается развертыванием в виде веб-приложения или веб-панели инструментов.
Как приложение будет выглядеть окончательно
Код этой статьи находится по адресу:
kshirsagarsiddharth/machine_learning_model_for_car_prediction (github.com)
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
Мы являемся частью компании SECOND CARS и продаем подержанные карты. В ходе недавнего опроса..
Развертывание приложения машинного обучения стало проще
Разработка приложений машинного обучения — это очень весело, и эти приложения помогают специалистам по обработке и анализу данных и инженерам по машинному обучению решать бизнес-задачи.
Привет инопланетяне. В этом мы пройдем полный жизненный цикл проекта ML. Однако основное внимание уделяется интерфейсу, который можно очень легко сделать с помощью Streamlit . Это одна из самых крутых доступных платформ, которая упрощает жизнь инженера машинного обучения и специалиста по данным. Итак,..
Мой опыт стажировки в Couture.AI
От «Я не знаю, что такое документация» до «Эй! Я создал API». За два месяца работы здесь я многому научился. Я прекрасно провел время, изучая новую область компьютерных наук вместе с моими коллегами-стажерами. Наша работа в основном связана с машинным обучением. Итак, первую неделю мы провели, знакомясь с ним — просмотром печально известных видеокурсов Эндрю Нг по машинному обучению, реализацией нескольких базовых алгоритмов с помощью Sklearn и чтением практической книги по машинному..
Машинное обучение - развертывание модели с использованием контейнера Docker
Предпосылки
Машинное обучение - простая линейная регрессия Настройка докера Основы Flask
Обзор
В этом блоге мы собираемся развернуть простую модель линейной регрессии (модель машинного обучения), которую мы подготовили в блоге Машинное обучение - Простая линейная регрессия .
Ниже приведены шаги, которые мы собираемся выполнить в блоге:
Раскрытие функциональности модели с помощью API-интерфейсов Flask. Создание Dockerfile Сборка и запуск образа Docker
Шаг 1...
Как развернуть модели машинного обучения с помощью Streamlit
Введение
Streamlit — это библиотека Python, которая упрощает создание интерактивных веб-приложений для моделей машинного обучения. Это отличный способ развертывания ваших моделей в рабочей среде, поскольку он не требует каких-либо предварительных знаний в области веб-разработки.
В этой статье я покажу вам, как развернуть модель машинного обучения с помощью Streamlit. Я возьму модель, которая прогнозирует продажи группы магазинов в Эквадоре. Те же принципы можно применить к любой модели..
Топ-3 популярных модели машинного обучения
С чего начать машинное обучение и все его алгоритмы? Ниже представлен подробный обзор подходов машинного обучения и наиболее популярных алгоритмов, с которых можно начать.
Оглавление
· Введение · Категории машинного обучения · Типы моделей машинного обучения · Классификационные модели машинного обучения — Дерево решений — Случайный лес — Машина опорных векторов (SVM) — K-ближайший сосед · Модели регрессии для машинного обучения — Линейная Регрессия · Модели..
Интегрируйте обученную модель машинного обучения с чат-ботом DialogFlow
Узнайте, как создавать, обучать и хранить модель машинного обучения. Используйте Google Dialogflow, чтобы создать чат-бота, который использует обученную пользовательскую модель машинного обучения для ответа на запросы пользователей.
Постановка задачи
Сначала мы создадим базовую модель машинного обучения (ML), которая будет обучаться на наборе данных. Обученная модель будет сохранена с помощью модуля pickle. После этого приложение Flask будет использовать обученную модель и отвечать..
