Вся идея разработки модели машинного обучения состоит в том, чтобы сделать ее доступной для использования целевой аудиторией. Допустим, вы обучили прогностическую модель и построили конвейер данных для преобразования входных признаков. Все, что нужно сделать пользователю, это вызвать модель с входными значениями и получить предсказанное значение. Как мы этого добиваемся? Этого можно достичь без обширного программирования и дорогостоящей инфраструктуры. Модель можно развернуть на сервере..

В облаке AWS мы можем создать экземпляр не только с помощью облачной консоли AWS (веб-интерфейс), мы можем создать его с помощью языка программирования Python, используя библиотеку BOTO3 с помощью Jupyter Notebook. В этой статье мы увидим, как это сделать, давайте начнем. Во-первых, с помощью командной строки я запущу блокнот jupyter, и когда блокнот jupyter откроется, мы выполним следующую команду: Boto3 — это одна из библиотек языка программирования Python, через которую..