我們的機(jī)器學(xué)習(xí)垃圾郵件分類器的要求

在開(kāi)始之前，我們假設(shè)您已經(jīng)具備一定的Python編程經(jīng)驗(yàn)。如果您是初學(xué)者，可以參考“為企業(yè)家編程”的30天Python系列教程，快速掌握基礎(chǔ)知識(shí)。

如果您已經(jīng)有了扎實(shí)的Python基礎(chǔ)，可以直接開(kāi)始實(shí)踐。所有相關(guān)代碼都托管在GitHub上，您可以隨時(shí)查看和參考。

在VSCode上建立項(xiàng)目并準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集

在本節(jié)中，我們將介紹如何設(shè)置項(xiàng)目環(huán)境、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集并將其導(dǎo)出為機(jī)器學(xué)習(xí)模型所需的格式。

圖2：將數(shù)據(jù)集標(biāo)簽轉(zhuǎn)換為數(shù)字表示，然后轉(zhuǎn)換為向量

數(shù)據(jù)集處理步驟

1. 將數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為向量
   大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法都基于線性代數(shù)，因此需要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量格式。我們使用Keras（高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API）將數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為向量。需要注意的是，數(shù)據(jù)的序列長(zhǎng)度必須一致，以便進(jìn)行矩陣運(yùn)算。

2. 分割并導(dǎo)出矢量化數(shù)據(jù)集
   為了提高模型的泛化能力，我們需要對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分割，確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)中包含多樣化的樣本。類似于游戲中的策略變化，數(shù)據(jù)分割可以防止模型過(guò)擬合。所有代碼和詳細(xì)說(shuō)明均可在GitHub上找到。

訓(xùn)練我們的機(jī)器學(xué)習(xí)模型

在訓(xùn)練模型時(shí)，我們采用了長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），這是一種非常適合處理文本數(shù)據(jù)和分類任務(wù)的深度學(xué)習(xí)模型。LSTM模型在Keras中有廣泛的應(yīng)用，尤其適用于二分類問(wèn)題，例如垃圾郵件檢測(cè)。

我們的垃圾郵件分類器將數(shù)據(jù)分為兩類：垃圾郵件和非垃圾郵件（火腿）。通過(guò)使用LSTM模型，您可以快速構(gòu)建一個(gè)高效的分類器。

配置FastAPI

接下來(lái)，我們將介紹如何將訓(xùn)練好的模型集成到FastAPI中，從而實(shí)現(xiàn)REST API服務(wù)。

在完成以下步驟后，您將擁有一個(gè)生產(chǎn)就緒的REST API：

1. 配置基礎(chǔ)FastAPI應(yīng)用程序。
2. 加載訓(xùn)練好的Keras模型。
3. 實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)功能。

雖然這一過(guò)程可能顯得重復(fù)，但它為未來(lái)的改進(jìn)提供了基礎(chǔ)，例如優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或模型性能。

建立AstraDB并集成Cassandra

為了存儲(chǔ)和管理預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，我們將使用AstraDB和Cassandra（分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)）。該REST API的主要功能包括：

1. 提供準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)
   判斷輸入字符串是否為垃圾郵件。

Cassandra數(shù)據(jù)庫(kù)將存儲(chǔ)所有推理數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的高效管理和快速訪問(wèn)。

圖4：推理數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Cassandra數(shù)據(jù)庫(kù)中

測(cè)試模型和API

完成所有配置后，您可以通過(guò)測(cè)試驗(yàn)證模型和API的功能是否正常運(yùn)行。確保預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確，并檢查API的響應(yīng)速度和穩(wěn)定性。

總結(jié)

通過(guò)本篇文章，您已經(jīng)學(xué)習(xí)了如何：

• 創(chuàng)建并訓(xùn)練一個(gè)垃圾郵件檢測(cè)模型
• 將模型轉(zhuǎn)化為REST API

在下一部分中，我們將探討如何將這一REST API部署到生產(chǎn)環(huán)境中，以實(shí)現(xiàn)實(shí)際應(yīng)用。

資源

原文鏈接: https://www.datastax.com/blog/how-to-train-a-machine-learning-model-as-a-rest-api-and-build-a-spam-classifier-part-1

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