ML-Pakete

Dieser Abschnitt enthält Beispiele für ML-Pakete, die Ihnen bei der Erstellung Ihrer eigenen helfen können.

Iris-flower-Klassifizierer

Dies ist ein ML-Beispielpaket für das archetypischen Iris-Flower-Dataset. Das ML-Paket ist erneut trainierbar und bietet ein Beispiel dafür, wie Daten in Trainings und Tests in process_data aufgeteilt werden können. Darüber hinaus bietet es ein Beispiel zum Speichern von Artefakten in der Pipelineausgabe.

Sie können das Beispiel hier herunterladen.

ML-Paket-Vorlage

Dies ist ein ML-Vorlagen-/Textbausteinpaket. Das ML-Paket verfügt über alle Funktionen, die zum Bereitstellen und Trainieren erforderlich sind, aber es ist nicht funktional. Es soll informativ sein und kann als Vorlage für das Erstellen Ihrer eigenen ML-Pakete verwendet werden. Genau wie der Iris-flower-Klassifizierer zeigt es ein Beispiel zum Aufteilen von Daten und Speichern von Artefakten. Dieses Paket zeigt auch, wie ein Modell mit Transferlernen strukturiert sein könnte.

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Inception-Bildklassifizierung

Dies ist ein Beispiel für ein ML-Paket (nicht erneut trainierbar) für die Bildklassifizierung. Es basiert auf der Forschungsarbeit „Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision“ von Szegedy et al.

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