Перевод статьи подготовлен специально для студентов курса «Web-разработчик на Python».
Создать классный проект с машинным обучением – это одно дело, другое дело, когда вам нужно, чтобы другие люди тоже смогли его увидеть. Конечно, вы можете положить весь проект на GitHub, но как ваши бабушка с дедушкой поймут, что вы сделали? Нет, нам нужно развернуть нашу модель глубокого обучения в виде веб-приложения, которое будет доступно любому человеку в мире.
В этой статье мы узнаем, как написать веб-приложение, которое использует обученную рекуррентную нейронную сеть Keras и позволяет пользователям создавать новые патентные аннотации. Этот проект основан на работе из статьи «Recurrent Neural Networks by Example», однако знать, как строится RNN сейчас совсем не обязательно. На данный момент мы просто будем рассматривать ее как черный ящик: мы задаем начальную последовательность, и она выводит совершенно новую аннотацию к патенту, которую можно просмотреть в браузере!
Создать классный проект с машинным обучением – это одно дело, другое дело, когда вам нужно, чтобы другие люди тоже смогли его увидеть. Конечно, вы можете положить весь проект на GitHub, но как ваши бабушка с дедушкой поймут, что вы сделали? Нет, нам нужно развернуть нашу модель глубокого обучения в виде веб-приложения, которое будет доступно любому человеку в мире.
В этой статье мы узнаем, как написать веб-приложение, которое использует обученную рекуррентную нейронную сеть Keras и позволяет пользователям создавать новые патентные аннотации. Этот проект основан на работе из статьи «Recurrent Neural Networks by Example», однако знать, как строится RNN сейчас совсем не обязательно. На данный момент мы просто будем рассматривать ее как черный ящик: мы задаем начальную последовательность, и она выводит совершенно новую аннотацию к патенту, которую можно просмотреть в браузере!