NLP Machine Learning: bouwen en implementeren met Flask, Docker en Jenkins

Het bouwen van een machine learning-model is slechts de helft van de strijd. De echte waarde komt pas naar voren wanneer u het implementeert zodat eindgebruikers ermee kunnen werken. Veel aspirant-datawetenschappers worstelen met de overgang van hun code van een lokaal notebook naar een betrouwbare, productieklare omgeving. Deze tekstgebaseerde cursus leidt u door de volledige levenscyclus van een NLP-toepassing (Natural Language Processing) U begint met fundamentele machine learning-concepten, gaat verder met het bouwen en afstemmen van een nlp-model en verpakt en automatiseert de implementatie ervan met behulp van industriestandaard DevOps-tools. Wat je leert: - Begrijp fundamentele NLP-concepten, machine learning-terminologie en de instelling van de projectomgeving. - Bouw en stem een tekstclassificatiemodel af in Python met behulp van moderne ontwikkelingspraktijken. - Maak een robuuste web-API met Flask om de voorspellingen van uw model rechtstreeks naar een browser te sturen. - Containerize uw applicatie met Docker om consistent gedrag in verschillende omgevingen te garanderen. - Configureer GitLab-repositories om uw codeversies en samenwerkingsworkflows te beheren. - Implementeer geautomatiseerde integratiepijplijnen met Jenkins om uw lokale builds te testen en te implementeren. De reis begint met kerndefinities en projectinstellingen, zodat u een solide conceptuele basis hebt voordat u code schrijft.Van daaruit gaat u stap voor stap door geschreven uitleg en schone codefragmenten over modeltraining, API-ontwikkeling, containerisatie en continue integratie. Deze cursus is bedoeld voor beginnende datawetenschappers, softwareontwikkelaars en aspirant-DevOps-ingenieurs die de implementatiekant van machine learning willen begrijpen.Er is geen eerdere implementatie of DevOps ervaring vereist. Begin vandaag nog met lezen om de kloof tussen data science-theorie en productieklare software-engineering te overbruggen.