Машинное обучение с использованием NLP: создание и развертывание с помощью Flask, Docker и Jenkins

Создание модели машинного обучения — это только половина победы. Реальная ценность модели проявляется, когда вы развертываете ее, чтобы конечные пользователи могли взаимодействовать с ней. Многие начинающие аналитики данных с трудом переносят свой код из локального ноутбука в надежную, готовую к производственному использованию среду. Этот текстовый курс поможет вам пройти весь жизненный цикл приложения для обработки естественного языка (NLP). Вы начнете с основных концепций машинного обучения, перейдете к созданию и настройке модели NLP и, наконец, упакуете и автоматизируете ее развертывание с помощью отраслевых инструментов DevOps. Что вы узнаете: - Понять основные концепции NLP, терминологию машинного обучения и настройку среды проекта. - Создать и настроить модель классификации текста в Python с использованием современных передовых методов разработки. - Создание надежного веб-API с использованием Flask для обслуживания предсказаний вашей модели непосредственно в браузере. - Контейнеризуйте свое приложение с Docker, чтобы обеспечить последовательное поведение в различных средах. - Настройте хранилища GitLab для управления версиями кода и совместными рабочими процессами. - Реализуйте автоматизированные конвейеры интеграции с помощью Jenkins для тестирования и развертывания локальных сборок. Путь начинается с основных определений NLP и настройки проекта, обеспечивая, что у вас есть прочная концептуальная основа перед написанием кода. Оттуда вы будете продвигаться через поэтапные письменные объяснения и чистые фрагменты кода, охватывающие обучение модели, разработку API, контейнеризацию и непрерывную интеграцию. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, разработчиков программного обеспечения и начинающих инженеров DevOps, которые хотят понять сторону развертывания машинного обучения. Не требуется предыдущего разверывания или опыта DevOp. Начните читать сегодня, чтобы преодолеть разрыв между теорией науки данных и готовым к производству программным обеспечением.