Що таке Flask? Flask — це microframework Python, який став дуже популярним завдяки своїй простоті та гнучкості. Цей фреймворк дозволяє розробникам швидко створювати веб-додатки без необхідності складної конфігурації. Flask часто використовується для розробки легких і зручних у підтримці веб-додатків, зокрема тих, що інтегрують моделі machine learning (машинного навчання).
Чому Flask і Machine Learning? Flask ідеально підходить для роботи з моделями machine learning (машинного навчання), оскільки він спрощує створення API. За допомогою API модель машинного навчання, яка вже була навчена, може бути відкритою для інших додатків або доступною користувачам через інтернет. Це дозволяє моделі надавати результати прогнозів в режимі реального часу.
Кроки створення додатка для машинного навчання за допомогою Flask
- Підготовка моделі машинного навчання:
- Зібрати набір даних, провести попередню обробку та натренувати модель машинного навчання, використовуючи бібліотеки, як-от Scikit-learn, TensorFlow або PyTorch.
- Зберегти натреновану модель у файл за допомогою модулів, таких як
pickleабоjoblib.
Створення додатка Flask:
- Встановіть Flask
- Створіть файл Python (наприклад,
app.py), який буде обробляти сервер Flask. - Завантажте збережену модель.
- Створіть endpoint Flask для прийому вхідних даних, виконання прогнозу за допомогою моделі та повернення результату.
Приклад додатка для машинного навчання на Flask: Класифікація видів квітів Ірис
У галузі машинного навчання класифікація є однією з основних задач, що часто застосовується до різних типів наборів даних. Один з цікавих прикладів її застосування — веб-додаток для класифікації видів квітів Ірис. Цей додаток поєднує можливості машинного навчання та зручний доступ до веб-технологій. Ось пояснення, як працює цей додаток.
Переваги
- Flask дозволяє просто інтегрувати модель машинного навчання з веб-додатками.
- Легко розгортається і доступний через інтернет.
- Може бути розвинений у інтерактивний веб-додаток.
Висновок
З Flask і машинним навчанням можна створити додаток для прогнозування видів квітів Ірис, який буде дуже корисним для дослідників, студентів та ботаніків. Цей додаток дозволяє користувачам ідентифікувати види квітів Ірис з високою точністю на основі даних про такі характеристики, як довжина і ширина пелюсток та чашолистків.
Перекладено з: Machine Learning Berbasis Flask