Какие технологии выбрать для веб приложения с использованием нейронных сетей?

Question

[stBlue]

Добрый день!

Нужен совет по стеку технологий, которые мне помогут. В рамках курсовой работы нужно реализовать алгоритм машинного обучения. Решил делать веб приложение на python. Раньше нейронки писал на С, знаю у питона проблемы с производительноcтью. В общем меня интересует какие фреймворки/библиотеки юзать для бекенда+машинное обучение(алгоритм реализовую с нуля, такое условие, поэтому готовые либы с нейронками не нужны) и что поможет мне сделать это максимально производительным (и если можно, то почему именно это, так как инфы очень много, запутался)

Comments

[sim3x]

Используйте те же что и использовали на Си
Потом сделайте биндинги

[Антон Швец]

sim3x, зачем ему тогда вообще Питон

[sim3x]

Антон, Для обработки роутов и другой простой работы

[Andrey Dugin]

Алгоритм машинного обучения подразумевает именно создание нейросети на коленке, или вообще любого метода машинного обучения?

Answer 1

[ivodopyanov]

У меня есть такой проект. Я там использовал Tensorflow для ML + redis как in-memory database и message queue (т.к. ML тяжеловесный, и его лучше выносить в отдельный процесс) + Django.

Comments

[dmshar]

использовал Tensorflow - только мне кажется, что ТС главным условием поставил " готовые либы с нейронками не нужны"?

Answer 2

[dmshar]

Стандартный стек библиотек для реализации алгоритмов ML "с нуля на Python":
- Scipy,
- NumPy,
- Pandas,
- Scikit-learn.
Для визуализации - связка с D3.js.
Для курсового проекта - хватит более чем.