Morti
Администратор
- 13 Янв 2014
- 147.410
- 27.320
Реализация проекта машинного обучения от A до Я на примере приложения для обобщения текста
Алексей Михнин
Описание книги
https://skladchik.org/attachments/screenshot-png.942802/
Книга посвящена практической реализации проекта машинного обучения.
Рассматривается весь жизненный цикл создания продукта на основе моделей машинного обучения, от формулировки бизнес-задачи до развертывания веб-приложения.
Автор на конкретном кейсе демонстрирует процесс исследования проблемы, поиска алгоритмов, разработки и обучения AI моделей.
Особое внимание уделяется вопросам проектирования кода и архитектуры, позволяющим создавать гибкие и масштабируемые системы искусственного интеллекта.
Читатель получает ценные практические навыки по модульной разработке, тестированию, контейнеризации моделей и их интеграции через веб-интерфейсы.
Книга содержит примеры кода и инструкции для создания собственных приложений машинного обучения.
Это издание станет полезным как для начинающих, так и для опытных разработчиков в области искусственного интеллекта.
Прототип решения задачи по обобщению текста
Пошаговая инструкция по запуску в реализацию проекта
Шаг 1. Подготовка проекта
Настройка и клонирование репозитория GitHub на ПК
Создание шаблона структуры папок и файлов
Создание виртуального окружения
Создание структуры шаблона папок и файлов
Фиксация изменений на GitHub
Подготовка к установке библиотек Python
Подготовка к установке локального пакета Python
Установка внешних и локальных библиотек python
Настройка логирования
Настройка утилит
Тестирование утилит
Шаг 2. Модульное кодирование
Шаг 3. Web–API приложение обученной модели
Шаг 3.1 – Создаем конвеер предсказаний
Шаг 3.2 – Создаем web–приложение с API интерфейсом
Шаг 3.3 – Тестирование web–API приложения
Шаг 4. Упаковка web–API приложения в контейнер
Шаг 4.1. Создаем Dockerfile
Шаг 4.2. Запускаем приложение Docker Desktop на ПК
Шаг 4.3. В терминале VSC создаем контейнер
Шаг 4.4. Переходим в приложение Docker Desktop
Шаг 4.5. Выполним тестирование нашего контейнера в Docker Desktop
Приложение №1. Прототип по обобщению текста в формате Jupyter Notebook
Приложение № 2. Использование файлов .env в проектах
Приложение № 3. Ссылка на GitHub рассмотренного в данной книге сквозного
примера
Формат: EPUB, FB2, PDF + еще 7
Цена 990 руб.
- ПРОДАЖНИК
СКАЧАТЬ
Алексей Михнин
Описание книги
https://skladchik.org/attachments/screenshot-png.942802/
Книга посвящена практической реализации проекта машинного обучения.
Рассматривается весь жизненный цикл создания продукта на основе моделей машинного обучения, от формулировки бизнес-задачи до развертывания веб-приложения.
Автор на конкретном кейсе демонстрирует процесс исследования проблемы, поиска алгоритмов, разработки и обучения AI моделей.
Особое внимание уделяется вопросам проектирования кода и архитектуры, позволяющим создавать гибкие и масштабируемые системы искусственного интеллекта.
Читатель получает ценные практические навыки по модульной разработке, тестированию, контейнеризации моделей и их интеграции через веб-интерфейсы.
Книга содержит примеры кода и инструкции для создания собственных приложений машинного обучения.
Это издание станет полезным как для начинающих, так и для опытных разработчиков в области искусственного интеллекта.
Прототип решения задачи по обобщению текста
Пошаговая инструкция по запуску в реализацию проекта
Шаг 1. Подготовка проекта
Настройка и клонирование репозитория GitHub на ПК
Создание шаблона структуры папок и файлов
Создание виртуального окружения
Создание структуры шаблона папок и файлов
Фиксация изменений на GitHub
Подготовка к установке библиотек Python
Подготовка к установке локального пакета Python
Установка внешних и локальных библиотек python
Настройка логирования
Настройка утилит
Тестирование утилит
Шаг 2. Модульное кодирование
Шаг 3. Web–API приложение обученной модели
Шаг 3.1 – Создаем конвеер предсказаний
Шаг 3.2 – Создаем web–приложение с API интерфейсом
Шаг 3.3 – Тестирование web–API приложения
Шаг 4. Упаковка web–API приложения в контейнер
Шаг 4.1. Создаем Dockerfile
Шаг 4.2. Запускаем приложение Docker Desktop на ПК
Шаг 4.3. В терминале VSC создаем контейнер
Шаг 4.4. Переходим в приложение Docker Desktop
Шаг 4.5. Выполним тестирование нашего контейнера в Docker Desktop
Приложение №1. Прототип по обобщению текста в формате Jupyter Notebook
Приложение № 2. Использование файлов .env в проектах
Приложение № 3. Ссылка на GitHub рассмотренного в данной книге сквозного
примера
Формат: EPUB, FB2, PDF + еще 7
Цена 990 руб.
Вам необходимо зарегистрироваться на сайте для просмотра скрытых ссылок
- ПРОДАЖНИК
СКАЧАТЬ
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Последнее редактирование модератором:
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- [Питер] Defensive Security: лучшие практики обеспечения безопасности инфраструктур. 2-е изд. [Аманда Берлин, Ли Бразерстон, Уильям Ф. Рейор]
- [Питер] Terraform лучшие практики. Подготовка, запуск и масштабирование облачной архитектуры на реальных примерах [Микаэль Криф]
- Стратегический вебинар по криптоактивам (январь 2026) [Дмитрий Черемушкин]
- Стратегический вебинар по рынку США (глобальный) (февраль 2026) [Дмитрий Черемушкин]
- Доступ к курсам английского языка уровней A1-C2 на 1 год, тариф Pro [perfectlyspoken.com]
- ProfitGateClub. Подписка на телеграм канал (январь 2025) [Алексей Кречетов]
- Мой Волшебный 2026 год [Марина Майская]
- Кодекс успеха 21-го века. Путь самореализации через 24 правила личного и профессионального роста [Максим Милёшин]
- Как использовать энергии нового года с Цзы Вэй Доу Шу [Тариф Стандарт] [Наталья Титова]
- Подписка на аналитические материалы thewallstreet.pro (январь 2025) [Дмитрий Черёмушкин]