手把手教程:用Python开发一个自然语言处理模型,并用Flask进行部署

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手把手教程:用Python开发一个自然语言处理模型,并用Flask进行部署

【方向】 2019-04-06 14:39:08 浏览2443
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截住到目前为止,我们已经开发了许多机器学习模型,对测试数据进行了数值预测,并测试了结果。实际上,生成预测只是机器学习项目的一部分,尽管它是我认为最重要的部分。今天我们来创建一个用于文档分类、垃圾过滤的自然语言处理模型,使用机器学习来检测垃圾短信文本消息。我们的ML系统工作流程如下:离线训练->将模型作为服务提供->在线预测。

1、通垃圾件和非垃圾训练离线器。

2、经过训练的模型被部署为服务用户的服务

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当我们开发机器学习模型时,我们需要考虑如何部署它,即如何使这个模型可供其他用户使用。Kaggle数据科学训练营非常适合学习如何构建和优化模型,但他们并没有教会工程师如何将它们带给其他用户使用,建立模型与实际为人们提供产品和服务之间存在重大差异。

在本文中,我们将重点关注:构建垃圾短信分类的机器学习模型,然后使用Fl


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