End-to-End-Projekt für maschinelles Lernen: Teil-1

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End-to-End Machine Learning befasst sich mit der Aufbereitung Ihrer Daten, dem Trainieren eines Modells darauf und der anschließenden Bereitstellung dieses Modells. Das Ziel dieser zweiteiligen Serie ist es, die Entwicklung und Bereitstellung eines End-to-End-Projekts für maschinelles Lernen für ein Bildklassifizierungsmodell und die Verwendung von Transfer Learning zu demonstrieren.

Obwohl es viele andere Online-Ressourcen gibt, die Ihnen detailliert zeigen, wie Sie Ihre eigenen Modelle erstellen, gibt es nur sehr wenige Ressourcen, die sich mit der Bereitstellung dieser Modelle befassen. Dieser Artikel ist eine Vorstufe zum zweiten Teil, der die Bereitstellungsschritte zeigt. Wenn Sie bereits mit dem Erstellen eines solchen Modells vertraut sind und nach Möglichkeiten suchen, es bereitzustellen, würde ich vorschlagen, diesen Beitrag einfach zu überfliegen und Teil 2 zu lesen.

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Teil-1 (dieser Beitrag): Vorbereiten der Daten und Trainieren eines Bildklassifizierungsmodells
Teil-2: Bereitstellen des erstellten Modells mit Flask und Docker

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End-to-End-Projekt für maschinelles Lernen: Teil-1

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