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基于Python Flask和Docker的欺诈检测Web服务：在AWS EC2上部署机器学习模型

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简介：
本项目构建了一个利用Python Flask框架与Docker容器技术的Web应用，旨在于AWS EC2实例中部署并运行一个有效的欺诈检测机器学习模型。 欺诈检测Web服务使用Python, Flask, Docker 和 AWS EC2 将机器学习模型作为Web服务提供。以下是操作步骤： 1. 使用信用卡欺诈检测功能入门（参见相关Kaggle链接）。 2. 运行 `python fraud_detection.py` 生成 pkl 文件，这是您的机器学习模型保存为对象的格式。 3. 使用 `app.py` 将推理逻辑包装在 Flask 服务器中，以将模型作为 REST Web服务提供。 4. 执行命令 `python app.py` 来运行 Flask 应用程序。 5. 在浏览器中访问 URL `0.0.0.0:80`，会显示 Hello World! 消息。 6. 根据需要更改端口号。 7. 接下来，在终端中输入以下命令来查询 Flask 服务器： - 运行 `docker build -t deploy-model` 来使用 Dockerfile 构建 docker 镜像 - 运行 `docker run -p 80:80 deploy-model` 使用 Docker 运行应用

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  • 基于Python Flask和Docker的欺诈检测Web服务：在AWS EC2上部署机器学习模型
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    本项目构建了一个利用Python Flask框架与Docker容器技术的Web应用，旨在于AWS EC2实例中部署并运行一个有效的欺诈检测机器学习模型。 欺诈检测Web服务使用Python, Flask, Docker 和 AWS EC2 将机器学习模型作为Web服务提供。以下是操作步骤： 1. 使用信用卡欺诈检测功能入门（参见相关Kaggle链接）。 2. 运行 `python fraud_detection.py` 生成 pkl 文件，这是您的机器学习模型保存为对象的格式。 3. 使用 `app.py` 将推理逻辑包装在 Flask 服务器中，以将模型作为 REST Web服务提供。 4. 执行命令 `python app.py` 来运行 Flask 应用程序。 5. 在浏览器中访问 URL `0.0.0.0:80`，会显示 Hello World! 消息。 6. 根据需要更改端口号。 7. 接下来，在终端中输入以下命令来查询 Flask 服务器： - 运行 `docker build -t deploy-model` 来使用 Dockerfile 构建 docker 镜像 - 运行 `docker run -p 80:80 deploy-model` 使用 Docker 运行应用
     
  • 基于机器学习的在线招聘欺诈检测系统
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  • 金融反欺诈的机器学习项目班_ Python在金融欺诈中的应用_ Python金融实战_ 基于机器学习和Python的金融反欺诈
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    本课程聚焦运用Python及机器学习技术解决金融领域面临的欺诈问题，涵盖数据分析、模型构建与评估等内容，助力学员掌握实用技能。 基于Python的金融反欺诈实战练习，附PPT讲解、源码及数据集。
     
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  • 基于Python的机器学习在信用卡欺诈检测中的应用报告
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    本报告探讨了运用Python编程语言及其强大的数据科学库进行信用卡欺诈检测的机器学习方法。通过分析交易模式和行为特征，模型能够有效识别潜在的欺诈活动，从而为金融机构提供了一种提高安全性的工具。报告还讨论了模型选择、特征工程及评估策略等关键步骤，并提出了未来研究方向以进一步提升反欺诈系统的性能。 通过分析当前信用卡欺诈问题，本段落使用机器学习中的五种模型（决策树、K-近邻、逻辑回归、支持向量机、随机森林和XGBoost）对欺诈数据集进行检测，并对比评估这五种模型的性能（评价指标包括准确度、F1-score和混淆矩阵）。文章提供了详尽的解释与代码，使得读者可以轻松复现实验。适合人群：机器学习初级及中级学者以及需要完成期末作业的学生。 所需软件与材料： - PyCharm - creditcard.csv
     
  • 利用Flask通过Docker部署机器学习模型为REST API
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    本项目采用Python Flask框架，结合Docker容器化技术，将机器学习模型封装成RESTful API服务，实现便捷高效的模型部署与应用。 使用Flask与Docker部署一个简单的Web应用程序来提供机器学习模型的预测服务。在启动Flask应用后，加载预训练好的sklearn模型，并通过/predict端点返回预测结果；还可以通过/train端点进行模型训练或重新训练。 步骤如下： 1. 安装Flask和Docker。 2. 将您的scikit-learn机器学习模型序列化（可以使用Pickle或JobLib）。 3. 可选：将列名称列表添加到scikit对象，例如 `rf.columns = [Age, Sex, Embarked, Survived]`。 4. 创建一个名为flask_api.py的文件，在其中使用Flask构建Web服务，并运行命令 `python flask_api.py` 来启动应用。 5. 检查http地址确认应用程序正常工作。 接下来，创建Dockerfile以完成部署： - 安装Ubuntu、Python和Git； - 从git克隆代码库或将本地的Python代码移动到容器中的/app目录； - 设置WORKDIR为/app； - 在requirements.txt中安装软件包； - 配置端口以便Flask服务可以被访问。
     
  • 泰坦尼克号数据集模型预测——基于Flask在EC2上部署的逻辑回归
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    本项目利用Python进行泰坦尼克号乘客生存率的数据分析与建模，采用逻辑回归算法，并通过Flask框架将模型部署于Amazon EC2服务器，实现在线预测服务。 泰坦尼克号使用部署在Flask前端的EC2上运行的逻辑回归模型对泰坦尼克数据集进行预测。
     
  • 信用卡欺诈检测中的机器学习(预测模型)数据集
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    本数据集专注于信用卡欺诈检测，通过构建多种机器学习预测模型，旨在提升识别和预防金融交易中欺诈行为的能力。 信用卡欺诈检测数据集是机器学习和数据分析领域广泛使用的一个公开资源，旨在支持研究人员与开发者构建及优化反欺诈模型。该数据集基于欧洲持卡人2013年9月两天内的交易记录，共包含284,807笔交易信息，其中标记为欺诈的有492笔，占比仅为0.17%。为了保护用户隐私，所有特征经过了匿名化处理。除了“时间”和“交易金额”，其余的28个特征（V1至V28）是通过主成分分析(PCA)进行降维所得，虽然这些特征无法直接解释其含义，但为模型训练提供了丰富的信息。“Class”变量用于区分正常交易（0）与欺诈交易（1）。该数据集的一个显著特点是严重的数据不平衡：欺诈交易仅占总交易量的0.17%。这种失衡给模型训练带来了挑战，因为传统的分类算法可能会偏向于多数类（即正常交易），从而影响少数类（如欺诈交易）的识别能力。因此，在处理这类问题时，研究者通常会采用过采样技术（例如SMOTE）或欠采样等方法来平衡数据集。 该数据集被广泛应用于多种机器学习模型的训练和评估中，包括逻辑回归、随机森林、支持向量机及神经网络等。通过这些模型的应用，研究人员可以开发出高效的反欺诈检测系统。
     
  • ML-Web-App: 利用Web界面训练与部署简易机器学习模型——Docker, PyTorch及Flask
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    ML-Web-App是一款基于Docker、PyTorch和Flask构建的应用，旨在提供一个简便的网页界面用于训练和部署简单的机器学习模型。 使用Web界面训练和部署机器学习模型-Docker, PyTorch 和 Flask 实现实时访问（在GCP上部署）： 此仓库包含与以上博客文章相关的代码。要在本地或云计算机上运行，请克隆该仓库并构建Docker镜像，命令如下： ``` sudo docker build -t flaskml . ``` 注意：如果安装PyTorch时遇到MemoryError错误，请考虑在虚拟机中添加2G交换空间。 接着，您可以在指定应用程序的绝对路径的同时运行容器，命令如下： ``` sudo docker run -i -t --rm -p 8888:8888 -v **absolute path to app directory**:/app flaskml ``` 这将在localhost：8888上启动该应用。您可以使用serveo.net或Ngrok将应用程序移植到Web。 在Jetson-Nano上运行： （此处原文未提供具体操作说明，因此保持原样）
     
  • 在Linux服务器上部署Web项目
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    本教程详细介绍如何在Linux服务器上成功部署Web项目，涵盖从环境搭建到项目上线的各项步骤与技巧。 最近学习了SSM框架，并且完成了将WEB项目部署到Linux服务器的过程。以下是所需步骤： 所需工具： 1. Linux服务器 2. Xshell 和 Xftp6 3. MySQL 5.7（适用于Linux） 4. JDK 1.8（适用于Linux） 5. Tomcat9 （适用于Linux） 步骤如下： 1. 设置安全组规则：若使用的是阿里云的Linux服务器，需要配置安全组以允许外部访问。 2. 在本地计算机上安装Xshell和Xftp6工具。 3. 安装MySQL数据库： - 首先创建一个用于存放mysql文件的目录（如cd /usr/local/mysql） - 然后下载并安装对应的mysql版本。