В тази разработена поредица от три информативни статии ще ви напътствам как да внедрите вашите модели за машинно обучение и да ги използвате като бекенд за уеб и мобилни приложения.

Машинното обучение се превърна в нещо повече от статистика и математика. Някога използвахме да кодираме нашите статистически и математически формули, за да получим желаните резултати, но сега с обширната поддръжка на много библиотеки като Scikit-Learn и TensorFlow, това става удобно ден след това ден.

Библиотеките за машинно обучение постоянно ни изумяват с ефективните си резултати. Някога за много от нас беше мечта да опитаме практически с машинно обучение и AI, а сега тя е разпространила своите корени навсякъде. Тези дни студентите могат лесно да овладеят ML от широка гама от ресурси, свободно достъпни онлайн.

Моят LinkedIn е пълен с креативни идеи, използващи модели за машинно обучение. С новите проекти и идеи, възникващи всеки ден от младите умове, все още съществува основна грижа, а именно какво следва?

По-голямата част от тези проекти се изпълняват локално на Jupyterили Pycharm. Като студент дори аз съм оставал тук много пъти и съм се питал как потребителите по света ще се запознаят с моя проект.

Независимо дали сте обучили система за откриване на измами с кредитни карти или сте изградили модел за прогнозиране на валежите, тези модели съществуват единствено на вашия локален компютър. Постоянно сте се чудили какви са случаите на използване на тези проекти.

Мога да ви помогна с тези редовни въпроси, които всеки друг амбициозен специалист по данни задава.

Можете да свържете вашия проект с API, който може надеждно да се използва от уебсайт за пазаруване в неговия раздел за плащане, за да провери правилно дали данните за картата, добавени от клиента, са истински или не.

По същия начин можете да разработите вашето приложение, което показва резултати за прогнозиране на валежите при въвеждане на някои стойности.

Така че вече сте наясно какво да правите по-нататък! Но все още се чудите как да го направите.

Тази серия може да ви помогне с тези възможни проблеми. В тези статии говорих за това как да разположите вашите модели за машинно обучение в интернет и как можете правилно да ги свържете като бекенд за вашите мобилни приложения.

Обикновено ще разглеждам тези ключови теми в три различни статии:

туршия

„Децване“ е процесът, при който йерархията на обект на Python се преобразува в поток от байтове, а „декапиране“ е обратната операция, при което поток от байтове (от двоичен файл или обект, подобен на байтове) се преобразува обратно в йерархия на обекти. (Източник: https://docs.python.org/3/library/pickle.html)

Това прави кода независим от машината, просто трябва да демаркираме файла и да се обърнем към него, за да получим желания резултат.

API за почивка

API е интерфейс за програмиране на приложения. Това е набор от правила, които позволяват на програмите да говорят помежду си. Разработчикът създава API на сървъра и позволява на клиента да говори с него. REST определя как изглежда API. Това означава „прехвърляне на представително състояние“. Това е набор от правила, които разработчиците следват, когато създават своя API.

В предстоящите уроци ще създадем Rest API с помощта на Flaskкоето е микро уеб рамка, написана на Python.

Хостинг в облак

Уеб хостингът е услуга, която позволява на организации и лица да публикуват уебсайт или уеб страница в Интернет.

Хоствах своите Rest API на различни облачни платформи като Google Cloud Platform, Microsoft Azure и Heroku и лично намирам Heroku за лесен и удобен за използване и освен това предоставя един безплатен хостинг на уебсайт на акаунт.

Наистина намирам, че това е най-удобният начин да разположите своя модел в интернет. Не се нуждаете от допълнителен абонамент и допълнителен език за програмиране, за да го внедрите, Python прави всичко вместо вас.

Ако намирате тази статия за полезна и информативна, проследете за още актуализации.