Мазмуну:
Video: Машина үйрөнүү моделин өндүрүштө кантип колдоносуз?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2023-12-15 23:50
Жөнөкөй технологиялык стек менен биринчи ML моделиңизди өндүрүшкө жайылтыңыз
- Тренинг а машина үйрөнүү модели жергиликтүү система боюнча.
- Корутунду логикасын колбага колдонуу.
- Колба колдонмосун контейнерге салуу үчүн докерди колдонуу.
- Докер контейнерин AWS ec2 инстанциясында жайгаштыруу жана веб-кызматты керектөө.
Жөн эле, кантип өндүрүшкө ML моделин орното аласыз?
Опциялар жайылтуу сенин ML модели өндүрүштө Бир жайылтуу жолу сенин ML модели болуп саналат, жөн гана үйрөтүлгөн жана сыналган сактоо ML модели (sgd_clf), тиешелүү аталышы менен (мисалы, mnist), файлдын кайсы бир жеринде өндүрүш машина. Керектөөчүлөр муну окуй алышат (калыбына келтире алышат). ML модели файл (mnist.
Ошондой эле, сиз колбаны колдонуп машинаны үйрөнүү моделин кантип жайылтасыз? Ийгиликтүү үчүн жайылтуу а Flask менен машина үйрөнүү модели жана Heroku, сизге файлдар керек болот: модель.
Бул посттун негизги бөлүмдөрү төмөнкүдөй:
- GitHub репозиторийсин түзүү (милдеттүү эмес)
- Титаниктин маалыматтарын колдонуу менен моделди түзүү жана тандоо.
- Flask колдонмосун түзүү.
- Flask колдонмосун жергиликтүү түрдө сыноо (милдеттүү эмес)
- Херокуга жайгаштыруу.
- Test Working App.
Ошондой эле билесизби, машина үйрөнүү моделин жайылтуу деген эмнени билдирет?
Жайгаштыруу а интеграциялоо ыкмасы болуп саналат машина үйрөнүү модели маалыматтарга негизделген практикалык бизнес чечимдерди кабыл алуу үчүн учурдагы өндүрүш чөйрөсүнө. Бул акыркы этаптардын бири болуп саналат машина үйрөнүү жашоо цикли жана эң түйшүктүүлөрдүн бири болушу мүмкүн.
Сиз өндүрүшкө кантип киргизесиз?
Ушуну эске алуу менен, сапатты тобокелге салбастан, өндүрүшкө оңой жайылтуунун кээ бир жолдору жөнүндө сүйлөшөлү
- Мүмкүн болушунча автоматташтырыңыз.
- Колдонмоңузду бир гана жолу куруп, топтоңуз.
- Ар дайым бирдей жол менен жайгаштырыңыз.
- Колдонмоңузда Функция желектерин колдонуу менен орнотуңуз.
- Чакан партияларда жайгаштырыңыз жана аны көп жасаңыз.
Сунушталууда:
Машина үйрөнүү үчүн кайсы тил эң жакшы?
Машина үйрөнүү - бул компьютер илиминин өсүп жаткан чөйрөсү жана бир нече программалоо тилдери ML алкактарын жана китепканаларды колдойт. Бардык программалоо тилдеринин ичинен эң популярдуу тандоо Python, андан кийин C++, Java, JavaScript жана C#
Машина үйрөнүү көзөмөлсүзбү?
Көзөмөлсүз окутуу - бул машинаны үйрөнүү ыкмасы, анда моделди көзөмөлдөөнүн кереги жок. Көзөмөлсүз машина үйрөнүү сизге берилиштерде белгисиз үлгүлөрдү табууга жардам берет. Кластерлөө жана Ассоциациялоо Көзөмөлсүз окутуунун эки түрү
Python аркылуу машина үйрөнүү деген эмне?
Python аркылуу машинаны үйрөнүүгө киришүү. Машина үйрөнүү – бул жасалма интеллекттин (AI) бир түрү, ал компьютерлерге так программаланбастан үйрөнүү мүмкүнчүлүгүн берет. Машиналарды үйрөнүү жаңы маалыматтарга кабылганда өзгөрө турган Компьютердик программаларды иштеп чыгууга багытталган
Машина үйрөнүү үчүн эмнени үйрөнүшүм керек?
Машина үйрөнүүнү баштоодон мурун, төмөнкү тема боюнча кеңири маалымат алсаңыз жакшы болмок. Ыктымалдуулук теориясы. Сызыктуу алгебра. График теориясы. Оптимизация теориясы. Байес усулдары. Calculus. Multivariate Calculus. Жана программалоо тилдери жана маалымат базалары:
Машина үйрөнүү муляждар менен кантип иштейт?
Dummies үчүн терең үйрөнүү Машина менен үйрөнүү – бул так программаланбастан эле тажрыйбаны автоматтык түрдө үйрөнүп, өркүндөтө турган AI колдонмосу. Машиналарды үйрөнүүдө алгоритмдер маалыматтардын негизинде маселени чечүү үчүн бир катар чектүү кадамдарды колдонушат