Сохранение обученной модели является ключевым этапом в процессе разработки машинного обучения. Это позволяет повторно использовать модель без необходимости её повторного обучения, экономя таким образом время и ресурсы. В этой статье мы подробно рассмотрим, как эффективно сохранять и загружать модели в Python, используя библиотеки, такие как Pickle и Joblib. Шаг 1: Подготовка модели Перед тем как перейти к сохранению модели, убедитесь, что она была должным образом обучена и проверена на тестовых данных...

Keras API предоставляет встроенные классы для регулярного сохранения моделей во время подгонки моделей. Чтобы сохранить модель и восстановить ее позже, мы можем создать обратный вызов ModelCheckPoint, передаваемый в model...