Практический пример сквозного машинного обучения

Никогда не было лучшего времени, чтобы углубиться в машинное обучение. Обилие учебных ресурсов, доступных в Интернете, в сочетании с бесплатными инструментами с открытым исходным кодом, предлагающими реализацию широкого спектра алгоритмов, и доступность вычислительной мощности через облачные сервисы, такие как AWS, действительно демократизировали область машинного обучения. Теперь любой, у кого есть ноутбук и желание учиться, может поэкспериментировать с самыми современными алгоритмами за считанные минуты. Потратив немного больше времени и усилий, вы сможете разработать практические модели, которые помогут вам в повседневной жизни или работе, и даже перейти в область машинного обучения, чтобы воспользоваться его экономическими преимуществами.

Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, который позволяет моделям учиться на данных, выявляя закономерности в существующих наборах данных и используя их для прогнозирования невидимых или неизвестных данных.

Обобщение модели — важная черта, которая должна присутствовать в моделях машинного обучения, обученных и развернутых в рабочей среде. Это означает, что обучение модели должно привести к правильному подбору набора данных, предотвращая переоснащение или недообучение.

В этом блоге мы разрабатываем модель логистической регрессии для выявления рака молочной железы, гарантируя при этом, что конфиденциальные медицинские данные, используемые для обучения модели, остаются конфиденциальными, используя платформу конфиденциальных вычислений Cape Privacy.

Задача данной статьи будем заключаться в создании безопасного приложения для анализа настроений с использованием TensorFlow Lite и применение его в системе безопасного облачного enclave Cape Privacy.

Давайте попробуем разработать модель случайного леса для обнаружения мошенничества с кредитными картами и развернем ее на платформе конфиденциальных вычислений Cape Privacy для выполнения безопасного вывода. Cape гарантирует, что как модель, так и проверенные транзакции по кредитной карте остаются конфиденциальными во время вывода.

API-интерфейсы являются неотъемлемой частью набора навыков многих разработчиков и инженеров-программистов. Они используются для разработки интерфейсов и веб-приложений, а также для разработки программного обеспечения и даже для обработки данных. Множество областей полагаются на API, позволяющие программному обеспечению гармонично функционировать. В результате API-интерфейсы - отличный способ создавать динамичные приложения или демонстрировать компетентность потенциальному работодателю. Начало работы с API, соответствующим вашей области или даже вашим личным интересам, может послужить отличным способом получить реальный опыт.

Я люблю писать код. И я хочу быть в этом действительно хорош. Но почему-то написание JavaScript никогда не было моей сильной стороной.

В этом уроке мы увидим, как вы можете создать свой первый REST API для модели машинного обучения с использованием FLASK. Начнем с создания модели машинного обучения. Затем мы увидим пошаговую процедуру создания API с помощью Flask и протестируем его с помощью Postman.

В этом посте я собираюсь показать вам, как создать собственную систему поиска ответов с помощью Python. В основном, эта автоматизация может найти ответ на вопрос с множественным выбором из рисунка.