Uczenie maszynowe NLP: budowanie i wdrażanie za pomocą Flask, Docker i Jenkins

Zbudowanie modelu uczenia maszynowego to tylko połowa sukcesu. Prawdziwą wartość przynosi jego wdrożenie, aby użytkownicy końcowi mogli z nim pracować. Wielu początkujących naukowców zajmujących się danymi ma trudności z przeniesieniem kodu z lokalnego notebooka do niezawodnego środowiska gotowego do produkcji. Ten kurs tekstowy prowadzi przez cały cykl życia aplikacji do przetwarzania języka naturalnego (NLP).Zaczniesz od podstawowych koncepcji uczenia maszynowego, przejdziesz do budowania i dostrajania modelu NLP, a na koniec spakuj i zautomatyzuj jego wdrożenie za pomocą standardowych narzędzi DevOps. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje NLP, terminologię uczenia maszynowego i konfigurację środowiska projektu. - Zbuduj i dostroić model klasyfikacji tekstu w Pythonie przy użyciu nowoczesnych najlepszych praktyk rozwojowych. - Utwórz solidny interfejs API za pomocą Flask, aby służyć prognozom modelu bezpośrednio do przeglądarki. - Konteneryzuj swoją aplikację za pomocą Docker, aby zapewnić spójne zachowanie w różnych środowiskach. - Skonfiguruj repozytoria GitLab, aby zarządzać wersjami kodu i przepływami pracy wspólnej. - Wdrażaj zautomatyzowane potoki integracyjne za pomocą Jenkinsa, aby testować i wdrażać lokalne kompilacje. Podróż zaczyna się od podstawowych definicji NLP i konfiguracji projektu, zapewniając solidne podstawy koncepcyjne przed napisaniem kodu.Następnie przejdziesz krok po kroku przez pisemne wyjaśnienia i czyste fragmenty kodu obejmujące szkolenie modelu, tworzenie interfejsów API, konteneryzację i ciągłą integrację. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących naukowców zajmujących się danymi, programistów i aspirujących inżynierów DevOps, którzy chcą zrozumieć stronę wdrażania uczenia maszynowego.Nie jest wymagane wcześniejsze wdrożenie ani doświadczenie DevOp. Zacznij czytać już dziś, aby wypełnić lukę między teorią nauki danych a gotową do produkcji inżynierią oprogramowania.