Study-Project-ML-with-Django

Учебное пособие по развертыванию модели машинного обучения на основе Django API

Руководство состоит из трех частей:

1. Обучение модели машинного обучения

2. Создание приложения django

3. Тестирование API

Часть 1: Обучение модели машинного обучения

Наша модель определит, является ли животное собакой, на основе шума, производимого животным.

В каждом внутреннем списке 1-й индекс - это звук животного, 2-й индекс - это логическая метка, указывающая, является ли животное собакой. (1 - собака, 0 - не собака)

• Изначально данные переводятся в списки, затем в векторы

• Происходит тренировка модели (линейная регрессия)

• Проверка работы модели

Часть 2: Создание приложения django

• Создать виртуальную среду и установить пакеты

• Создание приложения и проекта

Внешний /api - это просто папка, содержащая весь код нашего проекта.

Внутренний /api - это основной пакет Python для нашего проекта.

apps.py - это то место, где мы определим наш класс конфигурации. Это код, который будет запускаться только один раз (а не по каждому запросу), поэтому мы в конечном итоге разместим код для загрузки наших моделей туда.

• Код для загрузки модели при запуске приложения

• Представление, поддерживающее логику регрессии

• Маршрутизация

Часть 3: Тестирование API

• Создание GET запросов на тестировании сайта и работы модели.