Привет ребята!!
Давай займемся чем-нибудь веселым ...
Используемая технология
- ML
- Python
- Докер
Обзор задачи
✔ Извлеките образ контейнера Docker из образа CentOS из DockerHub и создайте новый контейнер.
✔ Установите программное обеспечение Python в верхнюю часть контейнера докеров.
✔ В контейнере создайте модель машинного обучения.
Прежде чем начать, давайте посмотрим, что такое машинное обучение и Docker.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение - это приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое дает системам возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Машинное обучение фокусируется на разработке компьютерных программ, которые могут получать доступ к данным и использовать их для обучения.
Считается, что компьютерная программа учится на опыте E в отношении некоторого класса задач T и показателя производительности P, если ее производительность при выполнении задач в T, измеренная с помощью P, улучшается с опытом E.
-Tom Митчелл
Мне искренне нравится, как он написал эту рифму!
Докер
Docker - это инструмент, предназначенный для упрощения создания, развертывания и запуска приложений с использованием контейнеров. Контейнеры позволяют разработчику упаковать приложение со всеми необходимыми ему частями, такими как библиотеки и другие зависимости, и развернуть его как один пакет. Поступая таким образом, благодаря контейнеру, разработчик может быть уверен, что приложение будет работать на любой другой машине Linux, независимо от каких-либо индивидуальных настроек, которые могут быть на этой машине и которые могут отличаться от машины, используемой для написания и тестирования кода.
И что немаловажно, Docker имеет открытый исходный код. Это означает, что любой может внести свой вклад в Docker и расширить его в соответствии со своими потребностями, если ему потребуются дополнительные функции, которые недоступны по умолчанию.
Итак, приступим!
👉 Итак, сначала я собираюсь вытащить образ докера с https://hub.docker.com/.
Здесь я вытащил centos: 8, но даже если вы не укажете версию, будет установлена последняя версия.
👉Как только я вытащил centos, мне нужно его запустить
Итак, это команда для запуска вашей ОС
, где -it означает интерактивный терминал, а centos - это ОС.
👉Так что сейчас проверю, работает он или нет
Как видите, он работает
👉Теперь я собираюсь создать рабочую область с именем ML_task, я уже создал рабочую область, но синтаксис - mkdir ‹имя папки›.
Здесь я дал своему контейнеру имя ML.
Итак, я сменил каталог, в котором находится мой файл, и перечислил файл в этом каталоге.
О моем наборе данных
Итак, у меня есть набор данных из 30 сотрудников, который содержит две информации: первый их годы опыта и вторую зарплату.
Используя этот набор данных, мы должны создать модель машинного обучения, которая будет предсказывать заработная плата исходя из годового опыта сотрудника.
👉Так что я скопирую данные о зарплате в сентосах
👉Теперь мне нужно установить python, поскольку я использовал python для своей модели машинного обучения.
Для установки Python используйте yum install python3. Убедитесь, что на вашем устройстве настроен yum.
👉Теперь мне нужно загрузить всю библиотеку python, необходимую для моего машинного обучения, здесь я загрузил pandas, numpy и scikit-learn.
команда для этого - pip3 install pandas
pip3 установить numpy
pip3 установить scikit узнать
После того, как я установил все необходимые библиотеки, я собираюсь создать файл python
👉Как только мы находимся в файле python, нажмите i, чтобы отредактировать файл, и введите следующий код, в котором мы вызываем модель и прогнозируем результат. Код выглядит следующим образом, где salary.pk1 - моя модель.
👉Так что после всего этого давайте увидим плоды нашего труда
Ура !!!! 🎉
Здесь вы можете найти все коды и наборы данных.
Если у вас есть какие-либо вопросы, свяжитесь со мной на LinkedIn
Надеюсь, вы найдете это полезным !!
