Ии с: Энтузиаст создал пишущую машинку с ИИ, с ней можно вести диалог |

Содержание

Сервисы искусственного интеллекта

Навыки в сфере машинного обучения не обязательны

Попробуйте сервисы AI на AWS

Предварительно обученные сервисы AI на AWS предоставляют готовые интеллектуальные функции, которые можно использовать в своих приложениях и рабочих процессах. Сервисы AI можно без труда интегрировать со своими приложениями для использования в стандартных сценариях использования, например для создания персонализированных рекомендаций, модернизации контакт-центра, повышения безопасности и защищенности и увеличения активности клиентов. Так как мы используем те же технологии глубокого обучения, которые применяются для сервиса Amazon.com и наших сервисов ML, вы получаете качество и точность, обеспечиваемые непрерывно обучаемыми API. И самое лучшее заключается в том, что для использования сервисов AI на AWS не требуется опыт в сфере машинного обучения.

Машинное зрение

Язык искусственного интеллекта

Улучшите взаимодействие с клиентами

Коммерческие метрики

Код и DevOps

Промышленный ИИ

Здравоохранение

Истории успеха клиентов

NHS Business Services Authority Case Study (1:46)

NHS BSA использует AWS, чтобы автоматизировать работу своего контактного центра по оказанию медицинской помощи, быстрее отвечать на распространенные вопросы и сократить количество звонков своим представителям более чем на 40 %.

Using AI to Gather Customer Insights (3:44)

Платформа VideoPeel преобразует традиционный способ изучения клиентов, автоматизируя анализ собранных от пользователей данных для получения динамических образов потребителей и практически применимых аналитических выводов.

«GE Appliances обрабатывает несколько миллионов минут телефонных звонков ежемесячно. С помощью Amazon Connect, Amazon Lex и Amazon Polly мы может автоматизировать простые задачи, как например поиск информации о продукте, запись информации о клиенте, ответ на простые вопросы еще до подключения оператора. Все это позволяет вернуть нашим клиентам часть затрачиваемого времени, ведь это самый ценный товар. Мы применили Amazon Transcribe для преобразования звонков в текст для автоматизированного анализа и совершенствования наших процессов».

Байрон Гернси, главный специалист по стратегии, GE Appliances

«Мы работаем для наших клиентов, и все, что мы делаем в Domino, направлено на повышение уровня их удовлетворенности. Используя Amazon Personalize, мы можем добиться персонализации в масштабе всей нашей клиентской базы, что ранее было невозможно. Сервис Amazon Personalize позволяет нам учитывать персональные данные и материальное положение отдельных клиентов, а также отправлять им по нашим цифровым каналам индивидуальные сообщения, например специальные предложения».

Аллан Коллинз, директор по маркетингу в Domino’s Pizza Enterprises

«Мы используем самые совершенные, полностью готовые к работе алгоритмы глубокого обучения в сервисе Amazon Forecast для прогнозирования спроса более чем на 50 000 различных продуктов. Amazon Forecast выполняет всю сложную работу по настройке конвейеров, составлению графиков повторного обучения и обновлению прогнозов, что позволяет нам очень просто экспериментировать с сотнями моделей».

Фернандо Крокери, руководитель отдела аналитики, Mercado Libre

«Компания Cox Automotive стремится изменить во всем мире процессы покупки и продажи автомобилей, владения ими и их использования. Для дальнейшей модернизации наших решений в автомобильной сфере и ускорения сделок покупки и продажи автомобилей мы собираемся использовать сервис Amazon Textract. С помощью Amazon Textract можно автоматически собирать и проверять данные документов и форм, таких как заявки на выдачу кредита или паспорта транспортных средств, и тем самым быстрее принимать решения. Это позволит сократить усилия со стороны клиентов и еще больше упростит сам процесс для всех участников, начиная от производителя и заканчивая покупателем».

Брайан Ландерман, технический директор, Cox Automotive

«Проверка и подтверждение личности были основной проблемой на развивающихся рынках. Возможность правильно идентифицировать пользователей является основным препятствием, с которым сталкиваются компании, стремящиеся завоевать доверие миллиардов людей в странах с развивающимися рынками. Благодаря использованию сервиса Amazon Rekognition для проверки личности в мобильном приложении нам удалось значительно снизить количество ошибок при проверке и получить возможности для масштабирования. Теперь мы можем определять и проверять личность человека в реальном времени без выполнения дополнительных действий оператором, что позволяет клиентам быстрее получить доступ к нашим продуктам. Мы испробовали различные разрекламированные технологии, но ни одна из популярных альтернатив не сопоставляла цвет кожи с такой точностью. Amazon Rekognition помогает нам эффективно распознавать лица клиентов на всех рынках. Кроме того, этот сервис помогает нам соблюдать принцип KYC («знай своего клиента»), обнаруживать совпадающие профили и дубликаты наборов данных».

Уэйл Аканби, главный технический директор и сооснователь Aella Credit

Начало работы с AWS ML

AWS предлагает самый широкий и разнообразный набор сервисов машинного обучения и поддержки облачной инфраструктуры, предоставляя сервисы машинного обучения всем разработчикам, специалистам по работе с данными и практикующим специалистам.

Подробнее >>

Изучение машинного обучения с помощью AWS

Подробный обзор учебного плана по машинному обучению (ML), используемого в Amazon для обучения собственных разработчиков и специалистов по работе с данными. Мы предлагаем более 30 курсов по машинному обучению в формате Digital (общая продолжительность более 45 часов), а также практикумы и документацию. Все эти материалы изначально были разработаны для внутреннего использования в Amazon.

Подробнее >>

Вход в Консоль

Подробнее об AWS

Что такое AWS?
Что такое облачные вычисления?
Многообразие, равенство и инклюзивность AWS
Что такое DevOps?
Что такое контейнер?
Что такое озеро данных?
Безопасность облака AWS
Новые возможности
Блоги
Пресс‑релизы

Ресурсы для работы с AWS

Начало работы
Обучение и сертификация
Портфолио решений AWS
Центр архитектурных решений
Вопросы и ответы по продуктам и техническим темам
Аналитические отчеты
Партнеры AWS

Разработчики на AWS

Центр разработчика
Пакеты SDK и инструментарий
. NET на AWS
Python на AWS
Java на AWS
PHP на AWS
JavaScript на AWS

Поддержка

Свяжитесь с нами
Обратиться в службу поддержки
Центр знаний
AWS re:Post
Обзор AWS Support
Юридическая информация
Работа в AWS

Amazon.com – работодатель равных возможностей. Мы предоставляем равные права
представителям меньшинств, женщинам, лицам с ограниченными возможностями, ветеранам боевых действий и представителям любых гендерных групп любой сексуальной ориентации независимо от их возраста.

Поддержка AWS для Internet Explorer заканчивается 07/31/2022. Поддерживаемые браузеры: Chrome, Firefox, Edge и Safari.
Подробнее »

Разрабатываем и развёртываем собственную платформу ИИ с Python и Django / Хабр

Взлёт искусственного интеллекта привёл к популярности платформ машинного обучения MLaaS. Если ваша компания не собирается строить фреймворк и развёртывать свои собственные модели, есть шанс, что она использует некоторые платформы MLaaS, например h3O или KNIME. Многие исследователи данных, которые хотят сэкономить время, пользуются этими инструментами, чтобы быстро прототипировать и тестировать модели, а позже решают, будут ли их модели работать дальше.

Но не бойтесь всей этой инфраструктуры; чтобы понять эту статью, достаточно минимума знаний языка Python и фреймворка Django. Специально к старту нового потока курса по машинному обучению в этом посте покажем, как быстро создать собственную платформу ML, способную запускать самые популярные алгоритмы на лету.

Портрет Орнеллы Мути Джозефа Айерле (фрагмент), рассчитанный с помощью технологии искусственного интеллекта.

Прежде всего взгляните, пожалуйста, на сайт, который я разработал для этого проекта, и позвольте мне показать вам краткое введение в то, что можно сделать с этой платформой, в этом видео.

Как видите, вы выбираете самые популярные модели с контролируемым и неконтролируемым обучением и запускаете их всего одним щелчком мыши. Если хочется попробовать те же наборы данных, что и в видео, вы можете скачать их здесь.

Круто, давайте посмотрим, как это сделать! Возможно, вы работаете на ноутбуке или на облачном сервере, я использовал сервер Digital Ocean, приложение работает на Nginx и Gunicorn, и я подробно расскажу о том, как развёртывать его: это может быть полезно, когда нужно развёртывать приложения на Linux-сервере каждый день.

Давайте начнём настраивать наше окружение с некоторых установок:

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3-pip python3-dev libpq-dev postgresql postgresql-contrib nginx # install python postgresql and nginx
# now install a postgresql database
sudo -u postgres psql  #log in to psql
CREATE DATABASE myproject;   #give a name to your database project 
CREATE USER myprojectuser WITH PASSWORD 'password';   # create user and password
ALTER ROLE myprojectuser SET client_encoding TO 'utf8';
ALTER ROLE myprojectuser SET default_transaction_isolation TO 'read committed';
ALTER ROLE myprojectuser SET timezone TO 'UTC';
\q # log out
# cd to the folder where you want to keep your environment
sudo -H pip3 install env
virtualenv env # create a virtual environment for this project
source myprojectenv/bin/activate
pip install django gunicorn psycopg2 #install django and gunicorn
# now cd to the directory where you want to create your project, in my case cd /www/var
django-admin. py startproject trainyourmodel
#cd trainyourmodel
django-admin startapp portal # create an app for the views of this app
#cd trainyourmodel again and nano settings.py

# now we configure our settings.py file
DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql_psycopg2',
        'NAME': 'myproject',
        'USER': 'myprojectuser',
        'PASSWORD': 'password',
        'HOST': 'localhost',
        'PORT': '',
    }
}
STATIC_URL = '/static/'
STATIC_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, 'static/')

После этого всё, что Вам нужно сделать, — это настроить Вашу конфигурацию для сервиса Gunicorn:

sudo nano /etc/systemd/system/gunicorn.service

[Unit]
Description=gunicorn daemon
After=network.target
[Service]
User=root
Group=www-data
WorkingDirectory=/var/www/trainyourmodel
ExecStart=/opt/env/bin/gunicorn --access-logfile - --workers 3 --bind unix:/var/www/trainyourmodel/trainyourmodel.sock trainyourmodel. wsgi:application

sudo systemctl start gunicorn
sudo systemctl enable gunicorn
sudo systemctl status gunicorn
gunicorn --bind 0.0.0.0:8000 trainyourmodel.wsgi

И для Nginx:

sudo nano /etc/nginx/sites-available/trainyourmodel

server {
    listen 80;
    server_name server_domain_or_IP;
    location = /favicon.ico { access_log off; log_not_found off; }
    location /static/ {
        root /var/www/trainyourmodel;
    }
    location / {
        include proxy_params;
        proxy_pass http://unix:/var/www/trainyourmodel/trainyourmodel.sock;
    }
}
#copy the same file also in sudo nano /etc/nginx/sites-enabled/trainyourmodel

sudo systemctl restart nginx
sudo systemctl status nginx

Теперь всё готово, и вы можете просто клонировать код из моего GitHub-репозитория (текущая ветка — releasee-1.2) и установить все нужные пакеты, просто выполнив команду:

pip -install -r requirements. txt

Проверьте технические характеристики вашей системы, чтобы убедиться, что она соответствует требованиям (стоят нужные версии Python, Django и т. д.). После этого вы увидите типичные папки структуры проекта Django, а именно:

Папка проекта trainyourmodel с файлом settings.py.

Папка приложения под названием Portral c файлом views.py.

Папка шаблонов для кода .html.

Если хочется сделать приложение красивым, нужно создать папку со статическими файлами: файлами оформления фронтенда вашего шаблона, но это выходит за рамки статьи. Если вы не знакомы с Django, вам необходимо знать, что этот фреймворк разделяет файл бэкенда с таблицами вашей базы данных (эти таблицы называются моделями), и файлы фронтенда, которые называются представлениями и шаблонами.

Я установил базу данных на тот случай, если захочу использовать её в будущем, но пока мы не используем никакую базу, так как будем запускать модели на лету, поэтому я поместил представления в папку под названием portal, и туда мы разместим весь код, запущенный нашими моделями.

Прежде всего мы импортируем все библиотеки, которые нам понадобятся для наших моделей машинного обучения и построения красивых графиков онлайн (Pandas, NumPy, sci-kit-learn, TensorFlow, Keras, Seaborn, Plotly и т. д.).

# This Python file uses the following encoding in format utf-8
import plotly
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
from django.core.mail import send_mail, BadHeaderError, EmailMessage
import io
import csv
from io import BytesIO
import base64
import functools
import operator
import random
import unicodedata
import datetime
import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy as np
from efficient_apriori import apriori
from sklearn import metrics
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.grid_search import GridSearchCV
from sklearn. neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout
from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop
from django.template.loader import get_template, render_to_string
from django.shortcuts import render
from django.views.generic import TemplateView
from django.views.generic.detail import DetailView
from django.views import View
from django.db.models import Count
from django.shortcuts import redirect
from portal.models import Subscribe
from el_pagination.views import AjaxListView
from django.http import Http404, JsonResponse, HttpResponse, HttpResponseRedirect, HttpResponseServerError
from django.db.models import Q
from django.contrib.staticfiles.templatetags.staticfiles import static

Теперь мы готовы создать функцию, которую я назвал upload_csv, она берёт CSV-файл, загруженный в наши шаблоны, и создаст фрейм данных Pandas. Мы будем делать самые разные вещи с данными этого файла, в зависимости от запросов пользователя. Когда пользователь кликает по опциям фронтенда, мы сохраняем опции в переменной, переменная, в свою очередь, может принимать эти значения:

_plot — строим график рассеяния или тепловую карту.

_cate — выполняем алгоритм Априори для категориальных переменных.

_unsuper — выбираем один алгоритм ML без учителя.

_super — выполняем алгоритм с учителем.

Когда мы кликаем по опции, тип контролируемого или неконтролируемого алгоритма хранится в переменной ‘algo’, затем в зависимости от того, какой тип выбран, мы запускаем другую модель из опций Scikit-Learn, всё это выглядит так:

def upload_csv(request):	
	if request.method == "POST":
	    file = request.FILES['csv_file']
	    df = pd.read_csv(file)
	    t = []
	    names = list(df.head(0))
	    df_target = df
	    grafica = request. POST['graficas']
	    if request.POST['submit'] == '_plot': 
	        if grafica == "scatter":
		        fig = px.scatter_matrix(df_target)
		        graph_div = plotly.offline.plot(fig, auto_open = False, output_type="div")
		        context = {'graph_div': graph_div}
		        return render (request, "plottings.html", context)
	        if grafica == "heatmap":
		        fig = go.Figure(data=go.Heatmap(z = df.corr(),x=names,y=names))
		        graph_div = plotly.offline.plot(fig, auto_open = False, output_type="div")
		        context = {'graph_div': graph_div}
		        return render (request, "heatmap.html", context)
	    if request.POST['submit'] == '_cate':
		    h = list(df.head(0))
		    t.append(list(h))
		    for i in range(0, len(df)):
			    a = list(df.iloc[i])
			    t.append(a)
		    itemsets, rules = apriori(t, min_support=0.2,  min_confidence=1)
		    context = {'rules': rules}           	  
		    return render(request, "apriori.html", context)	
	    lon = len(list(df.head(0)))
	    header = list(df[0:lon])
	    target = header[lon-1]
	    y = np. array(df[target])
	    df.drop(target,axis=1,inplace=True)
	    X = df.values
	    Z = X
	    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3,random_state=101) 
	    graph_div = ''
	    pred = ''
	    algo = request.POST['algoritmo']	
	    grafica = request.POST['graficas']
	    clasi = request.POST['clasi']
	
	    if request.POST['submit'] == '_unsuper':
			    Nc = range(1, 20)
			    kmeans = [KMeans(n_clusters=i) for i in Nc]
			    score = [kmeans[i].fit(Z).score(Z) for i in range(len(kmeans))]
			    fig = go.Figure(data=go.Scatter(y=score, x=list(Nc), mode='markers'))
			    fig.update_xaxes(title="Number of Clusters")
			    fig.update_yaxes(title="Error")
			    fig.update_layout(autosize=False, width=800,height=500)
			    graph = plotly.offline.plot(fig, auto_open = False, output_type="div")           
			    nclusters = int(request.POST['clusters'])
			    kmeans = KMeans(n_clusters=nclusters)
			    model = kmeans.fit(Z)
			    labels = kmeans.labels_
			    resultados = []
			    for i in labels:
		                    resultados. append(i)	
			    with open('/var/www/trainyourmodel/static/labels.csv', 'w', ) as myfile:
				    wr = csv.writer(myfile, quoting=csv.QUOTE_ALL)
				    for word in resultados:
					    wr.writerow([word])	
			    context = {'graph': graph, 'labels': labels}           
			    return render(request, "kmeans.html", context)					
	    if request.POST['submit'] == '_super': 	
		    if algo == 'Linear Regression':
			    lm = LinearRegression()
			    model = lm.fit(X_train,y_train)
			    pred = lm.predict(X_test)
			    mae = metrics.mean_absolute_error(y_test,pred)
			    mse = metrics.mean_squared_error(y_test,pred)
			    rmse = np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test,pred))
			    coef = pd.DataFrame(lm.coef_, df.columns, columns=['Coefficient'])	
			    fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=y_test, y=pred, mode='markers'))
			    fig.update_xaxes(title="Test Sample")
			    fig.update_yaxes(title="Predictions")
			    fig.update_layout(autosize=False, width=800,height=500)
			    scatter = plotly. offline.plot(fig, auto_open = False, output_type="div")
			    resultados = []
			    for i in pred:
		                    resultados.append(i)	
			    with open('/var/www/trainyourmodel/static/pred.csv', 'w', ) as myfile:
				    wr = csv.writer(myfile, quoting=csv.QUOTE_ALL)
				    for word in resultados:
					    wr.writerow([word])	
			    context = {'pred':pred, 'scatter': scatter, 'mae': mae, 'mse': mse, 'rmse': rmse, 'coef': coef}           
			    return render(request, "scatter.html", context)	
		    if algo == 'Support Vector Machine':
			    param_grid = {'C':[0.1,1,10,100,1000],'gamma':[1,0.1,0.01,0.001,0.0001]}
			    grid = GridSearchCV(SVC(),param_grid,verbose=3)
			    model = grid.fit(X_train,y_train)
			    pred = grid.predict(X_test)
			    mae = metrics.mean_absolute_error(y_test,pred)
			    mse = metrics.mean_squared_error(y_test,pred)
			    rmse = np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test,pred))
			    matrix = print(confusion_matrix(y_test,pred))
			    report = print(classification_report(y_test,pred))
		    if algo == 'K-Nearest Neighbor':
			    knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
			    model = knn. fit(X_train,y_train)
			    pred = knn.predict(X_test)
			    mae = metrics.mean_absolute_error(y_test,pred)
			    mse = metrics.mean_squared_error(y_test,pred)
			    rmse= np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test,pred))
			    matrix = confusion_matrix(y_test,pred)
			    report = classification_report(y_test,pred)	
		    if algo == 'Naive Bayes':
			    gnb = GaussianNB()
			    pred = gnb.fit(X_train, y_train).predict(X_test)
			    mae = metrics.mean_absolute_error(y_test,pred)
			    mse = metrics.mean_squared_error(y_test,pred)
			    rmse = np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test,pred))
			    matrix = confusion_matrix(y_test,pred)
			    report = classification_report(y_test,pred)	
		    if algo == 'Decision Trees':
			    dtree = DecisionTreeClassifier()
			    model = dtree.fit(X_train,y_train)
			    pred = dtree.predict(X_test)
			    mae = metrics.mean_absolute_error(y_test,pred)
			    mse = metrics.mean_squared_error(y_test,pred)
			    rmse = np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test,pred))
			    matrix = confusion_matrix(y_test,pred)
			    report = classification_report(y_test,pred)
		    if algo == 'Random Forest':
			    forest = RandomForestClassifier(n_estimators=200)
			    model = forest. fit(X_train,y_train)
			    pred = forest.predict(X_test)
			    mae = metrics.mean_absolute_error(y_test,pred)
			    mse = metrics.mean_squared_error(y_test,pred)
			    rmse = np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test,pred))
			    matrix = confusion_matrix(y_test,pred)	
			    report = classification_report(y_test,pred)	
		    resultados = []
		    for i in pred:
			    resultados.append(i)	
		    with open('/var/www/trainyourmodel/static/pred.csv', 'w', ) as myfile:
			    wr = csv.writer(myfile, quoting=csv.QUOTE_ALL)
			    for word in resultados:
			            wr.writerow([word])	
		    context = {'matrix00': matrix[0][0], 'matrix01': matrix[0][1], 'matrix10': matrix[1][0], 'matrix11': matrix[1][1], 'mae': mae, 'mse': mse, 'rmse': rmse, 'f1': report[0:52], 'f2': report[54:106], 'f3': report[107:159], 'f4': report[160:213]}           
		    return render(request, "upload_csv.html", context)

Наконец, если вы нажмёте на кнопку «deep learning» в верхней части сайта, то перейдёте на другой экран, входные данные на этом экране берутся функцией под названием neural, которая будет работать с нейронными сетями. Есть два типа сетей на выбор: «mean-squared-error» или «binary cross-entropy». Как только функция проверяет тип сети для запуска, она берёт эпохи, пакет, значения плотности и выводит на экран модель Keras, показывая точность прогнозов, получается что-то вроде этого:

def neural(request):	
	if request.method == "POST":
	    file = request.FILES['file']
	    df = pd.read_csv(file)
	    df_target = df
	    lon = len(list(df.head(0)))
	    dim = len(list(df.head(0))) -1	
	    header = list(df[0:lon])
	    target = header[dim]
	    y = np.array(df[target])
	    df.drop(target,axis=1,inplace=True)
	    X = df.values
	    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3,random_state=101) 
	    graph_div = ''
	    pred = ''
	    red = request.POST['red']
	    dense = int(request.POST['dense'])	
	    epochs = int(request.POST['epochs'])
	    batch = int(request.POST['batch'])
	    #nodes = int(request.POST['categories'])
	    if red == 'Binary Cross-Entropy':
			    model= Sequential()
			    model. add(Dense(dense, input_dim=dim, activation='relu'))
			    model.add(Dense(dim, activation='relu'))
			    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
			    model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
			    model.fit(x=X_train,y=y_train,batch_size=batch, epochs=epochs,shuffle=True)
			    pred = model.predict(X_test)	
			    _, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)			    
			    accu = (accuracy*100)
			    resultados = []
			    for i in pred:
		                    resultados.append(i[0])	
			    with open('/var/www/trainyourmodel/static/pred.csv', 'w', ) as myfile:
				    wr = csv.writer(myfile, quoting=csv.QUOTE_ALL)
				    for word in resultados:
					    wr.writerow([word])	
			    context = {'accu': accu, 'pred': pred}           
			    return render(request, "neural.html", context)						
	    if red == 'Mean Squared Error':
			    model = Sequential()
			    model.add(Dense(dense, input_dim=dim, activation='relu'))
			    model.add(Dense(1, activation='linear'))
			    model. compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
			    model.fit(x=X,y=y,batch_size=batch, epochs=epochs,shuffle=True)
			    pred = model.predict(X_test)
			    _, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
			    resultados = []
			    for i in pred:
		                    resultados.append(i[0])	
			    with open('/var/www/trainyourmodel/static/pred.csv', 'w', ) as myfile:
				    wr = csv.writer(myfile, quoting=csv.QUOTE_ALL)
				    for word in resultados:
					    wr.writerow([word])
			    accu = (accuracy*100)	
			    context = {'accu': accu, 'pred': pred}           
			    return render(request, "neural.html", context)

В этом проекте мы увидели, как сравнительно легко внедрить приложение для компьютерного обучения на сервере Linux с помощью Django, мы могли бы также использовать Flask (еще одно популярное приложение на Python) или многие другие технологии. Дело в том, что, если вы просто хотите, чтобы ваша модель работала на фронтенде сайта, чтобы пользователи могли ею пользоваться, вам нужно лишь встроить свои модели в функции, которые принимают входные данные, настроенные пользователями.

Обратите внимание, что мы делали всё на лету, не нуждаясь в базе данных. Это очень маленький навык, если вы являетесь инженером-машиностроителем и вам необходимо быстро построить и развернуть модель. Проблема с реальными платформами машинного обучения заключается в том, что им необходимо принимать огромные объёмы данных от тысяч пользователей и хранить пользовательскую информацию, то есть проблема этих платформ заключается не в сложности выполняемых ими моделей, а в сложности облачных операций, которые они выполняют, чтобы иметь возможность справляться с их рабочей нагрузкой. Что ж, на сегодня всё, надеюсь, вам понравился этот проект и понравилось программировать его!

Профессия Data Scientist

Профессия Data Analyst

Курс по Machine Learning

Курс «Математика и Machine Learning для Data Science»

Другие профессии и курсы

ПРОФЕССИИ

Профессия Frontend-разработчик

Профессия Веб-разработчик

Профессия Этичный хакер

Профессия C++ разработчик

Профессия Java-разработчик

Профессия Разработчик игр на Unity

Профессия iOS-разработчик с нуля

Профессия Android-разработчик с нуля

КУРСЫ

Курс по JavaScript

Курс «Алгоритмы и структуры данных»

Курс «Python для веб-разработки»

Курс по аналитике данных

Курс по DevOps

Rotolavit II-S — Подробная информация о продукте

Разработанный для использования совместно с системой пробоподготовки Sysmex PS-10, Hettich Rotolavit II-S автоматизирует этапы рутинной промывки при подготовке образцов крови для проточного цитометрического анализа.

Современный сенсорный экран обеспечивает простой и быстрый ввод до 20 различных программ, которые можно запускать по запросу. Программы создаются путем свободного комбинирования модульных шагов для различных функций, которые можно дополнительно настраивать, регулируя желаемую скорость и время центрифугирования, декантации и объема заполнения промывочным раствором.

Подробнее

Высокая скорость обработки за счет промывки до 24 образцов одновременно.
Индивидуальные процессы могут быть созданы путем объединения отдельных этапов процесса из следующих:
- Заполнение (распределение физиологического раствора во все пробирки в использованном роторе)
- Вращение (вращение ротора в ячейки осадка)
- Декантирование (декантирование надосадочной жидкости)
- Agit (ресуспендирование клеточного осадка путем перемешивания/встряхивания)
- Вниз (короткое вращение для сбора капель у основания пробирок)
- Цикл (может применяться для автоматического повторения предыдущих шагов процесса)
- Проверка (автоматически прерывает процесс для визуального контроля образцов)

Шаги процесса могут быть индивидуально настроены пользователем (например, время изменения или скорость) и сохранены в устройстве.
Изменение ускорения и замедления для оптимизации жизнеспособности клеток.
Сконфигурированные шаги процесса обрабатываются устройством автоматически.
Прибор используется со специфическими поворотными роторами Sysmex с 12 или 24 позициями пробирок для проб, которые также совместимы с системой пробоподготовки Sysmex PS-10.
Генерация процессов защищена паролем.
Регистрирует информацию об использовании системы.
Выбор из шести различных языков управления, доступных на Rotolavit II-S (английский, французский, немецкий, испанский, португальский и итальянский)

Технические характеристики

до 1438 RFC

Пользователь- Программируемый Шаги	Заполнение (дипробранное раствор с сальсом в все трубки в используемом ротор) 9 (Dispense Sline Sline Slines в Plonor). Декантирование (декантирование надосадочной жидкости) Встряхивание (ресуспендирование клеточного осадка путем перемешивания/встряхивания) Вниз (короткое вращение для сбора капель у основания пробирок) Цикл (может применяться для автоматического повторения предыдущих шагов процесса) Проверка (автоматически прерывает процесс для визуального осмотра образцов)
Объемы дозирования 3 4 4 мл на пробирку с образцом
Точность	Объем заполнения образца ± 15 %
Скорость	До 3500 об / мин
FIRCE	до 1438 RFC
9 9		9000 2	9000 2	.	250 нм
Подходящие роторы	12 Положение качание ротор, 24 позиции выключаться с ротором
9009 9.0002 Проблемная трубка емкость	До 12 или 24 труб (в зависимости от используемого ротора)
Совместимые пробирки	12 ММ. стеклянные или пластиковые типы
Размеры H x x D	280 мм x 330 мм x 480 мм (закрытая плана) 280 мм x 330 мм x 480 м.0003 Высота с открытой крышкой: 580 мм
Вес	прибл. 24.4 kg
Power requirements	100 to 240 V / 50/60 Hz / 150 W / 144 VA / Fuse: 10 A / 250 V F

Contact us

У вас есть вопрос и вы хотите связаться с нашими специалистами? Мы с нетерпением ждем вашего запроса.

Sysmex Europe SE

Борнбарх 1

22848 Нордерштедт

Германия

Обучение

Базовое интерактивное обучение PS-10 и Rotolavit II-S

Данное обучение предназначено для операторов PS-10 и Rotolavit II-S в лабораториях проточной цитометрии. Это отличный способ начать работу с прибором перед посещением более продвинутого класса или обучения на месте.

Узнайте больше

RIEGL — Produktdetail

VQ-1560 II-S следует успешной концепции проверенной серии двухканальных лазерных сканеров RIEGL . С увеличением мощности лазера рабочие высоты увеличиваются до 1700 м над уровнем моря при частоте повторения импульсов 4 МГц или до 3900 м над уровнем моря при частоте повторения импульсов 540 кГц (все значения даны для 20% отражения цели). Эти улучшенные максимальные диапазоны позволяют увеличить производительность системы примерно на 25% для очень привлекательного диапазона плотности точек. Частоту повторения лазерных импульсов можно точно настроить с шагом 12 кГц, что позволяет тонко оптимизировать параметры сбора данных для удовлетворения конкретных требований проекта.

Его уникальная схема сканирования «перекрестный огонь» и широкий рабочий диапазон делают этот прибор одним из самых универсальных бортовых лазерных сканеров на современном рынке. Он идеально подходит для любого применения — от сверхплотного картографирования коридоров с малых высот до картографирования городов с высоким разрешением с минимальным эффектом затенения в узких уличных каньонах до крупномасштабных картографирования обширных территорий с максимальной эффективностью до 1130 км² в час. при плотности 4 точки на квадратный метр.

Система оснащена полностью интегрированным высокопроизводительным блоком IMU/GNSS и, например, дополнительная 150-мегапиксельная RGB-камера, встроенная в отсек для основной камеры.
Опционально вторая камера, напр. тепловизионная камера или 150-мегапиксельная камера ближнего инфракрасного диапазона могут быть интегрированы по запросу. В конструкции компактного корпуса предусмотрен монтажный фланец для сопряжения с типовыми люками или гиростабилизированными нивелирными опорами.