Текст площадки «Складчик». Упомянутые цены и обещанные результаты могут быть неактуальны; условия покупки проверяйте у продавца.
Реализация проекта машинного обучения от A до Я на примере приложения для обобщения текста
Читать полное описание
Реализация проекта машинного обучения от A до Я на примере приложения для обобщения текста
Алексей Михнин
Описание книги
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
«В Курсе» — наш основной вариант для перехода. В таблице — возможности сервисов; состав конкретного курса уточняйте перед оплатой.
Как мы оцениваем и что входит в доступ
Звёзды — наша оценка, не отзывы покупателей. Удобство: 2 базовых балла, по одному за занятия без обязательного скачивания, навигацию по курсу и встроенного помощника. Оценка описывает формат сервиса, а не проверку каждого урока.
Цена сравнивается только при подтверждённых одинаковых тарифе, сроке и виде оплаты. Разница с минимальной ценой до 10% — 5 звёзд, до 30% — 4, до 60% — 3, до 100% — 2, больше — 1. Устаревшие и неизвестные цены не оцениваются. Прочерк означает, что данных недостаточно, а не что функции нет.
В Курсе
Зарегистрируйтесь, чтобы уточнить возможность доступа к этому материалу
Складчик
Условия оплаты
Взнос за участие на площадке: 132 ₽. Доступность материала зависит от стадии сбора.
Создание шаблона структуры папок и файлов
На странице площадки указано: Цена 990 руб.; Взнос 132 р.. Тип платежа, актуальность и соответствие полной цене курса требуют проверки.
EPUB, FB2, PDF + еще 7
Условия проверены 26.09.2026. Перед оплатой проверьте состав предложения у продавца.
Альтернативы для выбора
Похожие курсы по этой теме
Это другие программы на близкую тему. Они не считаются тем же курсом: сравните содержание, преподавателей и условия.
Похожая тема в направлении «Искусственный интеллект»
Курс «Основы машинного обучения» от Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» предназначен для тех, кто хочет с нуля погрузиться в область анализа данных и машинного обучения. Продолжительность составляет 11 недель при нагрузке 5–8 часов в неделю. Объём программы — 4 зачётные единицы, язык
Курс посвящен применению языка Python для технологий машинного обучения. Изучаются основные библиотеки, используемые в машинном обучении и методики их использования.
Добро пожаловать на олимпиаду НТО! Для простого и наглядного понимания того, как работает машинное обучение, мы подготовили для тебя обзоры платформ, с помощью которых ты можешь создать свою собственную модель и впоследствии использовать её в своём проекте!
Что известно об альтернативе
Документ: На странице курса указано: сертификат не выдаётся. источник ↗︎
Курс Нетологии «Инженер машинного обучения с нуля»: 10+ проектов, работа с ИИ, специализация на выбор, возможность оплачиваемой стажировки, карьерная поддержка.
Сопровождение: Получаете обратную связь по выполненным заданиям источник ↗︎
Формат: Занятия включают в себя видеолекции и вебинары, практические задания, тесты и квизы. Вы занимаетесь по расписанию, но всегда можете вернуться к началу. Записи занятий хранятся в… источник ↗︎
Дистанционная магистратура по машинному обучению от УРФУ и Нетологии: углубленное изучение ИИ, разработка ML-моделей, анализ Big Data. Получите диплом магистра и станьте востребованным инженером в IT.
Что известно об альтернативе
Практика: Создание алгоритма классического ML. Классифицируете базовыми ансамблевыми методами пациентов по проблемам с сердцем и сократите число цветов в палитре изображения с помощью мод… источник ↗︎
Документ: Команда сопровождения Нетологии будет всегда рядом. Мы помогаем с момента поступления до получения диплома. Координаторы отвечают на организационные вопросы, напоминают о дедлай… источник ↗︎
![Обложка курса: Реализация проекта машинного обучения от A до Я на примере приложения для обобщения текста [Алексей Михнин]. Площадка: Складчик](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Frealizatsiya-proekta-mashinnogo-obucheniya-ot-a-do-ya-na-prime-skladchik-c47f8073.webp&w=1200&q=75)
![Обложка курса: [Открытое образование] Основы машинного обучения (Евгений Соколов, Андрей Зимовнов). Площадка: Складчина.biz](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fotkrytoe-obrazovanie-osnovy-mashinnogo-obucheniya-evgeniy-soko-skladchina-biz-872d3866.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: [Специалист] Python для машинного обучения, 2019. Площадка: Складчина.biz](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fspetsialist-python-dlya-mashinnogo-obucheniya-2019-skladchina-biz-editorial-4aef4aa8.webp&w=640&q=75)
