İçindekiler:
Video: Bir makine öğrenimi modelini üretimde nasıl devreye sokarsınız?
2024 Yazar: Lynn Donovan | [email protected]. Son düzenleme: 2023-12-15 23:54
Basit bir teknoloji yığınıyla ilk makine öğrenimi modelinizi üretime dağıtın
- Eğitim makine öğrenimi modeli yerel bir sistem üzerinde.
- Çıkarım mantığını bir şişe uygulamasına sarmak.
- Şişe uygulamasını kapsayıcı hale getirmek için docker'ı kullanma.
- Docker kapsayıcısını bir AWS ec2 örneğinde barındırma ve web hizmetini tüketme.
Basitçe, bir ML modelini üretimde nasıl dağıtırsınız?
Seçenekler dağıtmak sizin Üretimde ML modeli Bir dağıtmanın yolu sizin makine öğrenimi modeli sadece eğitilmiş ve test edilmiş olanı kaydedin makine öğrenimi modeli (sgd_clf), uygun bir ilgili adla (örn. mnist), bazı dosya konumlarında üretme makine. Tüketiciler bunu okuyabilir (geri yükleyebilir) makine öğrenimi modeli dosya (mnist.
Ayrıca, bir şişe kullanarak bir makine öğrenimi modelini nasıl dağıtırsınız? başarıyla dağıtmak a Flask ile makine öğrenimi modeli ve Heroku, dosyalara ihtiyacınız olacak: model.
Bu yazının ana bölümleri aşağıdaki gibidir:
- GitHub Deposu Oluştur (isteğe bağlı)
- Titanik Verileri Kullanarak Bir Model Oluşturun ve Seçin.
- Flask Uygulaması oluşturun.
- Flask Uygulamasını Yerel Olarak Test Et (isteğe bağlı)
- Heroku'ya konuşlandırın.
- Test Çalışma Uygulaması.
Ayrıca, bir makine öğrenimi modeli dağıtmanın ne anlama geldiğini de bilin?
dağıtım entegre ettiğiniz yöntemdir makine öğrenimi modeli verilere dayalı pratik iş kararları vermek için mevcut bir üretim ortamına aktarın. son aşamalardan biridir. makine öğrenme yaşam döngüsü ve en hantal olanlardan biri olabilir.
Üretime nasıl dağıtıyorsunuz?
Bunu akılda tutarak, kaliteyi riske atmadan üretime sorunsuz bir şekilde yerleştirmenin bazı yollarından bahsedelim
- Olabildiğince Otomatikleştirin.
- Uygulamanızı Yalnızca Bir Kez Oluşturun ve Paketleyin.
- Her Zaman Aynı Şekilde Dağıtın.
- Uygulamanızda Özellik Bayraklarını Kullanarak Dağıtın.
- Küçük Gruplarda Dağıtın ve Sıklıkla Yapın.
Önerilen:
Makine öğrenimi için en iyi dil hangisidir?
Makine öğrenimi, bilgisayar biliminin büyüyen bir alanıdır ve çeşitli programlama dilleri, makine öğrenimi çerçevesini ve kitaplıklarını destekler. Tüm programlama dilleri arasında Python en popüler seçimdir ve ardından C++, Java, JavaScript ve C# gelir
Neden Makine Öğrenimi Öğrenmelisiniz?
Bu, tonlarca veriyi analiz edebileceğiniz, değer elde edebileceğiniz ve ondan içgörü toplayabileceğiniz ve daha sonra sonuçları tahmin etmek için bir makine öğrenimi modelini eğitmek için bu bilgileri kullanabileceğiniz anlamına gelir. Birçok kuruluşta, bir makine öğrenimi mühendisi, iş ürünlerinin daha iyi senkronizasyonu için genellikle bir veri bilimcisi ile ortak çalışır
Makine öğrenimi denetimsiz mi?
Denetimsiz öğrenme, modeli denetlemeniz gerekmeyen bir makine öğrenimi tekniğidir. Denetimsiz makine öğrenimi, verilerdeki her türlü bilinmeyen kalıpları bulmanıza yardımcı olur. Kümeleme ve İlişkilendirme, Denetimsiz öğrenmenin iki türüdür
Python kullanarak makine öğrenimi nedir?
Python Kullanarak Makine Öğrenimine Giriş. Makine öğrenimi, bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği sağlayan bir tür yapay zekadır (AI). Makine öğrenimi, yeni verilere maruz kaldığında değişebilen Bilgisayar Programlarının geliştirilmesine odaklanır
Makine öğrenimi nasıl çalışır aptallar?
Aptallar İçin Derin Öğrenme Makine öğrenimi, açıkça programlanmadan deneyimlerden otomatik olarak öğrenebilen ve gelişebilen bir yapay zeka uygulamasıdır. Makine öğreniminde algoritmalar, veriden öğrenerek sorunu çözmek için bir dizi sonlu adım kullanır