Автоматизация предприятия с помощью Python [Амбудж Агравал] (pdf) читать постранично, страница - 32
Книга в формате pdf! Изображения и текст могут не отображаться!
[Настройки текста] [Cбросить фильтры]
модель будет загружена, вы можете вызвать модель для любых
текстовых данных, вызвать модель для текстовых данных, и вы
получите итоговый текст, как это показано на Рис. 11.16:
Рис. 11.16: Диспетчер пакетов Mu
Вы также можете выполнить анализ тональности фрагмента текста,
используя предварительно обученную модель. Это особенно полезно,
когда вы хотите проанализировать отношение по отзывам клиентов.
Чтобы использовать предварительно обученную модель для анализа
настроений, используйте pipeline(“ sentiment-analysis”), как
показано на Рис. 11.17. Вы также можете использовать конкретную
обученную модель, указав аргумент модели для функции pipeline:
Рис. 11.17: Диспетчер пакетов Mu
В Python доступно множество других обученных моделей машинного
обучения, которые можно использовать для решения повседневных
задач автоматизации. Эти модели машинного обучения могут помочь
вам создавать средства автоматизации для преобразования
изображений в текст, автоматизации ответов на сообщения, языковых
переводов и множества других задач.
Заключение
В этой главе мы узнали об основах Flask и библиотеках машинного
обучения на языке Python. Мы рассмотрели простые способы
использования предварительно обученных моделей машинного
обучения с несколькими строками кода на Python с библиотекой
трансформеров. Мы также рассмотрели некоторые способы создания
сквозной автоматизации процессов, комбинируя различные способы
автоматизации в этой книге и онлайн-ресурсах, чтобы помочь вам
найти решения технических проблем.
Что можно почитать еще
Существует множество онлайн-ресурсов, которые помогут вам
улучшить
свои
знания
по
созданию
комплексного
автоматизированного машинного обучения. В следующей Таблице
11.1 перечислены некоторые из лучших ресурсов для дальнейшего
вашего обучения Flask и машинному обучению:
Наимнование ресурса
Документация по Pillow
Ссылка
https://flask.palletsprojects.com/en/2.1.x/
Введение в фреймворк https://opensource.com/article/18/4/flask
веб-приложений
Flask
Python
Разработка RESTful API с
помощью Python и Flask
https://auth0.com/blog/developing-restful-apis-with-python-andflask/
Машинное обучение на
Python
https://www.w3schools.com/python/python_ ml_ getting_ started.a
sp
Ваш первый проект по https://machinelearningmastery.com/machine-learning-inмашинному обучению на python-step-by-step/
Python: шаг за шагом
Сообщество ИИ строит
будущее
https://huggingface.co/
Трансформеры Hugging
Face
https://www.kdnuggets.com/2021/02/hugging-face-transformerbasics.html
PyTorch — платформа https://pytorch.org/
машинного обучения с
открытым
исходным
кодом
Комплексная платформа
машинного обучения с
открытым исходным
кодом
https://www.tensorflow.org/
Keras: API глубокого
обучения Python
https://keras.io/
Введение в машинное
обучение
https://developers.google.com/machine-learning/crashcourse/ml-intro
Таблица 11.1: Ресурсы по Flask и машинному обучению на Python
Вопросы
1. Что такое приложение Flask?
2. Как вы можете создавать API с помощью Python?
3. Как объединить несколько сценариев автоматизации?
4. Какие библиотеки машинного обучения в Python самые
популярные?
Последние комментарии
22 часов 58 минут назад
1 день 4 часов назад
1 день 11 часов назад
1 день 14 часов назад
1 день 14 часов назад
3 дней 1 час назад