はてなブックマーク

はじめに 機械学習で生成した学習モデルをAPIサーバーにして、ブラウザーからJSON通信で、データを送って予測値を返すということをやりました。この機械学習によるAPIサーバーは、主に三つのプログラムによって実装されています。最初に、XGBoostで機械学習を行い、学習モデルを生成し、保存します。次にFlaskで学習モデルのAPIサーバーを実装します。最後に、HTMLファイルでフォームタグを書き、フォームタグから得たデータをjavascriptのAjaxでJSON通信を行えるようにします。この三つのプログラムによって、ブラウザーからAPIサーバーにデータを送って予測値を返すというものを作ることができます。 このプログラムを実行するために必要な環境 Anaconda、XGBoost、joblib、Flask、flask-corsなどのライブラリがインストールされている。 主なプロセス この機械