딥러닝

빅데이터 & 분석/Machine Learning

Flask(플라스크) - 머신러닝, 딥러닝 웹 서비스 예제 소스 및 개념 설명(2)

파이썬(Python) Flask - ML & DL RESTFul API 지난 포스팅에 이어서 Flask 머신러닝 서비스 프로젝트를 완성해보겠습니다. 이번 내용의 핵심은 머신러닝 학습 서비스를 모듈화 한 후 플라스크에서 요청 시 재 학습(Retrain) 또는 학습 결과를 리턴해주는 부분을 수정 할 예정입니다. 이번 예제를 읽기 전에 반드시 지난 포스팅을 참고하시기를 부탁드립니다. (지난 포스팅) 아울러, 문서 맨 하단에 예제 소스를 항상 첨부해드립니다. 자세한 동작 환경은 소스코드를 직접 다운로드 받으셔서 차근차근 분석해보시면 쉽게 이해하실 수 있습니다. 그러면 하단에서 간단하게 예제를 작성해보겠습니다. Flask 관련 포스팅 : Flask 관련 파이썬(Python) Flask - ML & DL REST ..

빅데이터 & 분석/Machine Learning

Flask(플라스크) - 머신러닝, 딥러닝 웹 서비스 예제 소스 및 개념 설명(1)

파이썬(Python) Flask - ML & DL RESTFul API 최근에 프로젝트를 진행하느라 오랜만에 포스팅 하는 것 같습니다. 최근에 Pytyhon Flask 기반으로 ML & DL RESTful API 서비스를 현업에서 개발 및 테스트를 완료 했습니다. 진행 기간 동안 현재 웹 기술과 별개로 기계학습 결과 및 데이터 전처리 과정을 Server에서 결과값을 제공하는 백그라운드 기술은 많은 노하우를 필요로 한다는 것을 다시 한 번 느끼게 되었습니다. 물론 하둡 & 스파크 맵리듀스 기반으로 한 대용량 데이터 처리 기술은 과거부터 지금까지 빠른 업데이트를 기반으로 데이터의 양과 처리속도가 비약적으로 발전하고 있습니다. 프로젝트 시작 전 RDMBS, NoSQL에서 가치있는 데이터를 전처리 후 사용자가 ..

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