Machine Learning NLP: Costruisci e Distribuisci con Flask, Docker e Jenkins

Costruire un modello di machine learning è solo metà della battaglia; il vero valore si ottiene quando lo si distribuisce in modo che gli utenti finali possano interagire con esso. Molti aspiranti data scientist faticano a trasferire il loro codice da un notebook locale a un ambiente affidabile e pronto per la produzione. Questo corso basato su testo ti guida attraverso l'intero ciclo di vita di un'applicazione di Natural Language Processing (NLP). Inizierai con i concetti fondamentali del machine learning, progredirai nella costruzione e messa a punto di un modello NLP, e infine impacchetterai e automatizzerai la sua distribuzione utilizzando strumenti DevOps standard del settore. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di NLP, la terminologia del machine learning e la configurazione dell'ambiente di progetto. - Costruire e mettere a punto un modello di classificazione del testo in Python utilizzando le migliori pratiche di sviluppo moderne. - Creare una robusta API web utilizzando Flask per servire le previsioni del tuo modello direttamente a un browser. - Containerizzare la tua applicazione con Docker per garantire un comportamento coerente in diversi ambienti. - Configurare i repository GitLab per gestire il versioning del codice e i flussi di lavoro collaborativi. - Implementare pipeline di integrazione automatizzate utilizzando Jenkins per testare e distribuire le tue build locali. Il percorso inizia con le definizioni fondamentali di NLP e la configurazione del progetto, assicurandoti una solida base concettuale prima di scrivere codice. Da lì, progredirai attraverso spiegazioni scritte passo-passo e snippet di codice puliti che coprono l'addestramento del modello, lo sviluppo di API, la containerizzazione e l'integrazione continua. Questo corso è progettato per data scientist principianti, sviluppatori software e aspiranti ingegneri DevOps che desiderano comprendere il lato della distribuzione del machine learning. Non è richiesta alcuna esperienza precedente di distribuzione o DevOps. Inizia a leggere oggi per colmare il divario tra la teoria della data science e l'ingegneria del software pronta per la produzione.