사용자 정의 기계 학습 모델과 WeWeb를 통합하여 예측 분석을 수행하는 방법은 무엇인가요?

1단계: 기계 학습 모델 개발 및 훈련

WeWeb을 예측 분석을 위한 맞춤형 기계 학습 모델과 통합하기 전에 개발되고 훈련된 모델이 필요합니다. 이 작업에 사용할 수 있는 여러 프로그래밍 언어와 라이브러리가 있으며, 예를 들어 Python과 Scikit-learn 또는 TensorFlow가 있습니다. 모델을 준비한 후에는 샘플 데이터 세트에 대해 유효성을 검증합니다.

2단계: 기계 학습 모델을 웹 서비스로 변환

다음 단계는 기계 학습 모델을 웹 서비스로 변환하여 WeWeb와 인터페이스를 할 수 있게 하는 것입니다. 이를 달성하는 효과적인 방법은 Python으로 작성된 마이크로 웹 프레임워크인 Flask를 사용하는 것입니다. Flask를 사용하면 HTTP 요청을 통해 모델을 서비스 할 수 있습니다. 요청을 보낼 수 있는 경로와 응답을 받을 수 있는 경로를 정의해야 합니다.

3단계: 웹 서비스 배포

준비가 되면 기계 학습 모델을 포함한 웹 서비스를 서버에 배포합니다. AWS, Google Cloud, Heroku 등의 서비스를 사용할 수 있습니다. 배포 후에는 서비스가 예상대로 작동하는지 테스트합니다.

4단계: WeWeb 웹사이트 생성

이제 WeWeb으로 이동하여 웹사이트를 만들기 시작합니다. WeWeb의 인터페이스는 매우 직관적이고 이동하기 쉽습니다. 필요에 맞는 템플릿을 선택하고 페이지를 개발하기 시작하세요.

5단계: WeWeb의 CORS 프록시를 사용하여 모델 통합

WeWeb은 페이지에서 직접 API를 호출할 수 있는 서버리스 기능 기능을 제공합니다. 이 서버리스 기능 중 하나는 기계 학습 모델 웹 서비스와 WeWeb 웹사이트 사이의 간극을 메우는 데 사용할 수 있는 CORS 프록시입니다.

일반적으로 서버리스 기능을 사용하려면 WeWeb 플랫폼의 "Serverless" 탭으로 이동하고 CORS Proxy 기능을 선택합니다. 배포된 기계 학습 모델의 URL을 입력하고 필요에 따라 헤더, 메소드, 본문을 정의하십시오.

6단계: WeWeb과 모델 간의 상호작용 정의

이제 WeWeb 사이트와 기계 학습 모델 웹 서비스 사이에 CORS 프록시를 통한 작동 연결이 있으므로, WeWeb이 모델과 어떻게 상호 작용하는지 정의해야 합니다. 이것은 완전히 특정 사용 사례에 따라 다릅니다.

예를 들어, 모델은 주어진 입력에 기초하여 고객 행동을 예측하도록 설계되었을 수 있습니다. 따라서 WeWeb 사이트는 그러한 입력(사용자 입력 또는 저장된 데이터에서)을 수집하여 모델에 전송하고, 결과를 의미 있는 방식으로 표시해야 합니다.

WeWeb의 시각 프로그래밍 도구를 사용하여 이러한 상호작용을 정의하세요.

7단계: 통합 테스트

마지막으로 통합을 철저히 테스트합니다. 샘플 데이터 세트를 사용하여 예측 분석을 수행하고 결과를 예상과 비교합니다. 정확성과 신뢰성을 향상시키기 위해 필요한 조정을 하십시오.

8단계: WeWeb 사이트 게시

모든 통합 테스트가 성공적으로 수행된 후에 WeWeb 사이트를 게시합니다. 이제 맞춤형 기계 학습 모델로 고성능 예측 분석을 제공하는 웹사이트가 실시간으로 운영 준비되었습니다.