Paquets ML

Cette section contient des exemples de paquets ML pour vous aider à commencer à créer le vôtre.

Iris Flower Classifier

Ceci est un exemple de paquet ML pour l'ensemble de données archétypal Iris Flower. Le paquet ML est réentraînable et offre un exemple sur la façon de diviser les données en données d'entraînement et de test dans process_data. De plus, il offre un exemple d'enregistrement des artefacts dans la sortie du pipeline.

Vous pouvez télécharger l'exemple à partir du lien suivant : Iris Flower Classifier.

Modèle de paquet ML

Il s'agit d'un paquet ML modèle/passe-partout. Le paquet ML possède toutes les fonctions nécessaires au déploiement et à la formation, mais ne fait rien de fonctionnel. Il a un but informatif et peut être utilisé comme modèle pour commencer à créer vos propres paquets ML. Comme Iris Flower Classifier, il montre un exemple sur la façon de diviser les données et d'enregistrer les artefacts. Ce paquet montre également une façon dont un modèle avec apprentissage par transfert peut être structuré.

Vous pouvez télécharger l'exemple à partir du lien suivant : Modèle de paquet ML (Template ML package).

Classification des images Inception

Il s'agit d'un exemple de paquet ML (non réentraînable) pour la classification d'images. Il est basé sur l'article « Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision » de Szegedy et d'autres auteurs.

Vous pouvez télécharger l'exemple à partir du lien suivant : Inception Image Classification.