Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Что такое сериализация и десериализация? Как используется в машинном обучении?

В контексте хранения данных, сериализация — это процесс перевода структур данных в формат для их хранения и передачи. Десериализация — обратный процесс, восстановление данных из этого формата в исходный вид. 

В машинном обучении можно сохранять обученные модели на диске или передавать их по сети, а затем использовать для прогнозирования на новых данных. Чтобы это проделать, пригодятся сериализация и десериализация. 

Для этой задачи подойдёт, например, модуль pickle в Python. Вот как можно его использовать:

# сериализуем 
with open('model.pickle', 'wb') as wf:
  pickle.dump(model, wf)
# десериализуем модель
with open('model.pickle', 'rb') as rf:
  model_out = pickle.load(rf)

#машинное_обучение

www.tg-me.com/jp/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/303

1.3K viewsMar 30, 2024 at 12:03

Что такое сериализация и десериализация? Как используется в машинном обучении?

В контексте хранения данных, сериализация — это процесс перевода структур данных в формат для их хранения и передачи. Десериализация — обратный процесс, восстановление данных из этого формата в исходный вид. 

В машинном обучении можно сохранять обученные модели на диске или передавать их по сети, а затем использовать для прогнозирования на новых данных. Чтобы это проделать, пригодятся сериализация и десериализация. 

Для этой задачи подойдёт, например, модуль pickle в Python. Вот как можно его использовать:

# сериализуем 
with open('model.pickle', 'wb') as wf:
  pickle.dump(model, wf)
# десериализуем модель
with open('model.pickle', 'rb') as rf:
  model_out = pickle.load(rf)

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований