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作者|LAKSHAY ARORA 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 PyCaret是一个超级有用的Python库，用于在短时间内执行多个机器学习任务 学习如何依赖PyCaret在几行代码中构建复杂的机器学习模型 介绍 我建立的第一个机器学习模型是一个相当麻烦的代码块。我仍然记得构建一个集成模型，它需要许多行代码，它十分需要一个向导来解开这些混乱的代码！ 当涉及到构建可解释的机器学习模型时，尤其是在行业中，编写高效的代码是成功的关键。所以我强烈建议使用PyCaret库。 我希望PyCaret在我的刚学习机器学习的日子里出现！这是一个非常灵活和有用的库，我在最近几个月已经相当依赖。我坚信任何有志成为数据科学或分析专业人士的人都会从使用PyCaret中受益匪浅。 我们将看到PyCaret到底是什么，包括如何在你的机器上安装它，然后我们将深入研究如何使用PyCaret来构建可解释的机器学习模型，包括集成模型。 目录 什么是PyCaret？为什么要使用它？ 安装PyCaret 熟悉PyCaret 使用PyCaret训练我们的机器学习模型 使用PyCaret构建集成模型 分析模型 做出预测 保存并加载模型 什么是PyCaret？为什么要使用它？ PyCaret是Python中一个开源的机器学习库，它可以帮助你从数据准备到模型部署。它很容易使用

作者 | Victor Karlsson 原文 | 见页面左下角『阅读原文』 编译 | NewBeeNLP 不知道大家在平时使用时有没有发现，BERT的上下文嵌入非常『昂贵』，并且可能无法在所有情况下带来价值。分享一篇ACL2020的论文，介绍了一些思路。 论文：Contextual Embeddings: When Are They Worth It? 代码：https://github.com/HazyResearch/random_embedding 写在前面 诸如BERT或其改进后代之类的SOTA模型，使用起来十分"昂贵"。仅仅是预训练的『BERT-base』模型（用今天的标准几乎可以认为是很小的模型），也需要在16个TPU芯片上花费了超过4天的时间，而这需要花费数千美元。这甚至都没有考虑对模型进行进一步的微调或最终使用，这两者都只会增加最终的总成本。 与其尝试找出创建更小的Transformer模型的方法（ 如何修剪BERT达到加速目的？理论与实现 ），不如退后一步去问： 「基于Transformer模型的上下文嵌入何时真正值得使用？」 在什么情况下，使用GloVe或甚至是随机嵌入等计算成本较低的非上下文嵌入（non-contextual embeddings ），可能达到类似的性能？ 这些是Arora等人提出的一些问题，而答案就在他们的研究中： Contextual

作者|LAKSHAY ARORA 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 部署机器学习模型是每个ML项目的一个关键 学习如何使用Flask将机器学习模型部署到生产中 模型部署是数据科学家访谈中的一个核心话题 介绍 我记得我早期在机器学习领域的日子。我喜欢处理多个问题，对机器学习项目的各个阶段都很感兴趣。和我之前的许多人一样，我被模型整个生命周期的构建所吸引。 我和领域专家谈过，项目经理和所有相关人员确保他们的投入被包括在模型中。但后来我遇到了一个障碍——我到底该如何把我的模型交给我的客户呢？我不能给他们一个Jupyter notebook！ 我所学的一切都集中在模型构建组件上。没有多少人会谈论如何部署你的机器学习模型。把你的模型投入生产意味着什么？它需要什么？ 这些都是每个数据科学家需要回答的关键的职业定义问题。这就是为什么我决定写下这个教程来演示如何使用Flask来部署机器学习模型。 我们将首先了解模型部署的概念，然后讨论Flask是什么，如何安装它，最后，我们将深入到一个问题陈述中，学习如何使用Flask部署机器学习模型。 目录 什么是模型部署？ 什么是Flask？ 在机器上安装Flask 理解问题陈述 建立我们的机器学习模型 设置Twitter API 创建网页 将网页与模型连接 查看部署模型 什么是模型部署？ 在典型的机器学习和深度学习项目中

作者|LAKSHAY ARORA 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 PyCaret是一个超级有用的Python库，用于在短时间内执行多个机器学习任务 学习如何依赖PyCaret在几行代码中构建复杂的机器学习模型 介绍 我建立的第一个机器学习模型是一个相当麻烦的代码块。我仍然记得构建一个集成模型，它需要许多行代码，它十分需要一个向导来解开这些混乱的代码！ 当涉及到构建可解释的机器学习模型时，尤其是在行业中，编写高效的代码是成功的关键。所以我强烈建议使用PyCaret库。 我希望PyCaret在我的刚学习机器学习的日子里出现！这是一个非常灵活和有用的库，我在最近几个月已经相当依赖。我坚信任何有志成为数据科学或分析专业人士的人都会从使用PyCaret中受益匪浅。 我们将看到PyCaret到底是什么，包括如何在你的机器上安装它，然后我们将深入研究如何使用PyCaret来构建可解释的机器学习模型，包括集成模型。 目录 什么是PyCaret？为什么要使用它？ 安装PyCaret 熟悉PyCaret 使用PyCaret训练我们的机器学习模型 使用PyCaret构建集成模型 分析模型 做出预测 保存并加载模型 什么是PyCaret？为什么要使用它？ PyCaret是Python中一个开源的机器学习库，它可以帮助你从数据准备到模型部署。它很容易使用