"Машинное обучение" Как поделиться своими моделями машинного обучения с Shiny Пошаговый пример интерактивного Shiny Apps Мы предоставили пример того, как создать и развернуть веб-приложение для машинного обучения с помощью Python и Flask. В этом уроке мы покажем, как вы можете поделиться своими моделями с клиентами и / или коллегами, используя Shiny . Сценарий Предположим, что вы и другие люди создали модель машинного обучения, чтобы иметь возможность с ней взаимодействовать...

Благодаря этому новому пакету shinyML , официально доступному в Rstudio , вы можете сравнивать свои любимые модели регрессии или классификации , выпущенные из strong>H2O или Spark без каких-либо усилий. Установка Пакет можно установить из CRAN : install.packages("shinyML") Вы также можете установить последнюю разрабатываемую версию с github : devtools::install_github("JeanBertinR/shinyML", ref="develop") Начало работы: создайте..