NLP Makine Öğrenmesi: Flask, Docker ve Jenkins ile Yap ve Yükle

Bir makine öğrenimi modeli oluşturmak savaşın sadece yarısı; gerçek değeri, son kullanıcıların onunla etkileşime girebilmesi için onu dağıttığınızda gelir.Çok sayıda umut vadeden veri bilimcisi, kodunu yerel bir dizüstü bilgisayardan güvenilir, üretime hazır bir ortama aktarmak için mücadele ediyor. Bu metin tabanlı kurs, bir Doğal Dil İşleme (NLP) uygulamasının tüm yaşam döngüsü boyunca size rehberlik eder. Temel makine öğrenimi kavramlarıyla başlayacak, bir NLP modeli inşa etmeye ve ayarlamaya ilerleyecek ve sonunda endüstri standardı DevOps araçları kullanarak dağıtımını paketleyecek ve otomatikleştireceksiniz. Ne öğreneceksin: - Temel NLP kavramları, makine öğrenimi terminolojisi ve proje çevresi kurulumunu anlayın. - Modern gelişim en iyi uygulamalarını kullanarak Python'da bir metin sınıflandırma modeli oluşturun ve ayarlayın. - Flask kullanarak modelinizin tahminlerini doğrudan bir tarayıcıya sunmak için güçlü bir web API'si oluşturun. - Uygulamanızı farklı ortamlarda tutarlı davranışı sağlamak için Docker ile konteynerleştirin. - Kod sürümleme ve işbirlikçi çalışma akışlarını yönetmek için GitLab depolarını ayarlayın. - Yerel inşalarınızı test etmek ve dağıtmak için Jenkins kullanarak otomatik entegrasyon boru hatlarını uygulayın. Yolculuk, kod yazmadan önce sağlam bir kavramsal temeliniz olmasını sağlayan temel NLP tanımlarıyla ve proje kurulumuyla başlar. Oradan, model eğitimi, API geliştirme, konteynerizasyon ve sürekli entegrasyonu kapsayan adım adım yazılı açıklamalar ve temiz kod parçaları aracılığıyla ilerlersiniz. Bu kurs, makine öğreniminin dağıtım tarafını anlamak isteyen yeni başlayan veri bilimcileri, yazılım geliştiriciler ve umut verici DevOps mühendisleri için tasarlanmıştır. Önceden dağıtma veya DevOp'lar deneyimi gerekmez. Veri bilimi teorisi ve üretim hazır yazılım mühendisliği arasındaki boşluğu kapatmak için bugün okumaya başlayın.