NLP Machine Learning: Erstellen und Bereitstellen mit Flask, Docker und Jenkins

Die Erstellung eines Machine-Learning-Modells ist nur die halbe Miete. Der wahre Wert entsteht, wenn Sie es bereitstellen, damit die Endbenutzer damit interagieren können. Viele angehende Data Scientists haben Schwierigkeiten, ihren Code von einem lokalen Notebook in eine zuverlässige, produktionsbereite Umgebung zu überführen. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch den gesamten Lebenszyklus einer NLP-Anwendung (Natural Language Processing) Sie beginnen mit grundlegenden Machine-Learning-Konzepten, entwickeln und optimieren ein NLP -Modell und verpacken und automatisieren schließlich die Bereitstellung mit branchenüblichen DevOps-Tools. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende NLP-Konzepte, die Terminologie des maschinellen Lernens und die Einrichtung der Projektumgebung. - Erstellen und optimieren Sie ein Textklassifizierungsmodell in Python unter Verwendung moderner Best Practices für die Entwicklung. - Erstellen Sie eine robuste Web-API mit Flask, um die Vorhersagen Ihres Modells direkt an einen Browser zu übermitteln. - Containerisieren Sie Ihre Anwendung mit Docker, um ein einheitliches Verhalten in verschiedenen Umgebungen sicherzustellen. - Konfigurieren Sie GitLab-Repositorys, um Ihre Codeversionierung und kollaborativen Workflows zu verwalten. - Implementieren Sie automatisierte Integrationspipelines mit Jenkins, um Ihre lokalen Builds zu testen und bereitzustellen. Die Reise beginnt mit den wichtigsten NLP-Definitionen und der Projekteinrichtung. So stellen Sie sicher, dass Sie eine solide konzeptionelle Grundlage vor dem Schreiben von Code haben. Von dort aus gehen Sie Schritt für Schritt durch schriftliche Erklärungen und saubere Code-Snippets, die Modelltraining, API-Entwicklung, Containerisierung und kontinuierliche Integration abdecken. Dieser Kurs richtet sich an Data Scientists, Softwareentwickler und aufstrebende DevOps-Ingenieure, die die Bereitstellungsseite des maschinellen Lernens verstehen möchten.Es ist keine vorherige Bereitsetzung oder DevOp-Erfahrung erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Lücke zwischen der Theorie der Datenwissenschaft und dem produktionsfertigen Software-Engineering zu schließen.