Как машинное обучение в интеркоме дает Domino’s Pizza преимущество Данные о клиентах, хранящиеся на облачных серверах или в бизнес-приложениях, как правило, представляют собой большой блок информации, что затрудняет их использование компаниями. Для этого группы данных должны обучать и создавать модели ML, использовать flask или аналогичный инструмент для обслуживания модели для прогнозирования, использовать Docker для ее контейнеризации и размещения контейнера в экземпляре AWS EC2 или..

Введение Машинное обучение существует уже более 5 десятилетий, и его истинная ценность начала осознаваться в последние несколько лет. Было множество примеров, когда кто-то видел машинное обучение в действии и, возможно, даже не осознавал его присутствия. Некоторые примечательные события включают Netflix, предоставляющий рекомендации фильмов во время просмотра, Spotify, предоставляющий нам саундтреки на основе более ранних списков воспроизведения, Instagram, предоставляющий нам..

Flask  – это облегченная веб-инфраструктура, написанная на python, которая упрощает начало работы с веб-приложением, а также поддерживает расширения для создания сложных приложений. Давайте разделим весь процесс на 2 этапа: 1. Обучение модели 2. Развертывание обученной модели с помощью flask 1. Обучить модель Давайте построим модель классификации изображений, используя Keras, чтобы идентифицировать определенный тип кактуса на аэрофотоснимках. Наша модель должна уметь определять,..

EDA - Готово, Визуализация данных - Готово, Модель - Готово, Оценка модели - Готово. Что дальше? Часто модель науки о данных остается или умирает в jupyter notebook. Развертывание модели - настолько сложный термин, что мы часто игнорируем его или передаем информацию через PowerPoint, тогда как на самом деле мы хотели бы опубликовать его как веб-приложение и просто поделиться через URL-адрес. Доступные решения для развертывания модели Чтобы модель использовалась в реальном..