[Python, Программирование, Машинное обучение] Telegram bot + ML: универсальный алгоритм совмещения

Ответить на тему

Автор

Сообщение

news_bot ^®

Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286

news_bot ^® написал(а)
31-Мар-2021 01:32

Цитировать

Пишу модели для кейсов на Kaggle, изучаю чужие и вдохновляюсь. Все статьи с описанием того, как внедрить их в веб-проект, для меня, школьника Junior Frontend'а, дают overhead сложной инфы, я же хочу просто "позаимствовать" любую крутую модель и быстро внедрить в свой сервис. Руки зачесались придумать универсальный алгоритм, так что решение было найдено быстро.Приступаем. 1 шагЯ хочу взять формат большинства моделей с Kaggle, чтобы в дальнейшем было легко заимствовать чужой код любой сложности не разбираясь в нем. Бот для телеги пишем на Python 3.9, с помощью либы pyTelegramBotAPI, для решения проблемы совместимости расширений .py и .ipynb юзаем ipynb. И так, устанавливаем зависимости:

pip install pyTelegramBotAPI
pip install ipynb

Заходим на Kaggle и выбираем понравившуюся модель. Я начну с классического кейса Titanic - Machine Learning from Disaster, заимствую это решение (Titanic Random Forest: 82.78%), перетаскиваю в проект с ботом.Устанавливаем появившиеся зависимости:

pip install <имя>

Пилим бота. 2 шагСоздаем новый файл и импортируем в него наши либы:

import telebot
from ipynb.fs.defs.ml import is_user_alive

В ipynb.fs.defs.ml вместо ml впишите имя модуля, в котором находится модель, а вместо is_user_alive имя будущей функции, которую будет эта модель реализовывать. В нашем случае она предсказывает, выживет ли пассажир.Инициализируем бота, вставляем токен (получите его через @BotFather):

bot = telebot.TeleBot('token')

Пишем хэндлер на команду /start, описываем в нем как юзать бота и формат ввода дынных. Чтобы его определить, изучите тестовый датасет и поэксперементируйте с вводом своих строк.

@bot.messagehandler(commands=['start'])
def welcome(message):
bot.sendmessage(message.chat.id, 'Привет! Назови Класс билета, Имя (одним словом), '
'Пол (male/female), Возраст, Прибыл ли он с супругом (1-да, 0-нет), '
'с Ребенком (1-да, 0-нет), Номер билета, его Стоимость и Порт '
'пасадки, - а я предскажу, выжил ли этот пассажир на Титанике!')

Теперь какой бы текст юзер не ввел, мы воспринимаем его как данные пассажира. Превращаем их в лист и приводим к формату тестового датасета:

@bot.messagehandler(contenttypes=['text'])
def answer(message):
bot.sendmessage(message.chat.id, 'Анализируем…')
passengerdata = message.text.split()
passengerdata.insert(0, 0)
passengerdata.insert(9, ',')
passengerdata[2] = '"', passengerdata[2], '"'

Как видите, в нашем случае в начало было необходимо добавить бесполезный айдишник, на 9е место незначащую запятую, а имя пассажира заключить в кавычки.Модифицируем модель. 3 шагВ файле модели поиском cntrl+f выделяем и удаляем все разделители на ячейки #%% кроме первого. Переносим все импорты в начало и табаем массив кода после них. Теперь оборачиваем его в нашу функцию с аргументом в виде пользовательских данных:

<импорты>
def is_user_alive(user_data):
<весь остальной код>

Куда-нибудь в самое начало добавляем код, вписывающий в тестовый датасет наши данные:

with open(os.path.join('input', 'test.csv'), "a") as fp:
wr = csv.writer(fp, dialect='excel')
wr.writerow(user_data)

Predictions чаще всего содержит результат работы модели (проверьте ваш случай). Так как данные пользователя содержались в конце тестового датасета, возвращаем последнюю его строку (return пишем в конце файла):

return predictions[len(predictions)-1:]['Survived']

Допиливаем бота. 4 шагВ функции answer создаем переменную с результатом анализа, она будет содержать 0 или 1… в странном формате. Короче, в нашем случае необходимо ответ дополнительно перевести в числовой тип:

answer = is_user_alive(passenger_data)
if int(answer) == 1:
bot.sendmessage(message.chat.id, 'Везунчик! Видимо, этот пассажир успел на спасательную шлюпку.')
elif int(answer) == 0:
bot.send_message(message.chat.id, 'Увы, но Титаник ваш пассажир… не пережил бы.')

Создаем функцию с предложением чекнуть кого-нибудь еще, вызываем ее из answer с message аргументом:

def doagain(message):
bot.sendmessage(message.chat.id, 'Проверить живучесть кого-нибудь еще?')

Запускаем полинг:

while True:
try:
bot.polling(none_stop=True)
except ():
time.sleep(5)

Результат

Все! Довольно просто, правда?Если не очень, можешь глянуть видео версию:Извините, данный ресурс не поддреживается. :( Код: https://github.com/freakssha/ml-bot-titanicЭто спидран от чешущихся рук, он не оптимизированный и его можно много где улучшить, но я пока не знаю как. Если вы понимаете, как это сделать, не теряя простоты и универсальности - напишите, прошу!GitHub, Inst, VK
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:

Теги для поиска: #_python, #_programmirovanie (Программирование), #_mashinnoe_obuchenie (Машинное обучение), #_telegram, #_ml, #_python, #_bot, #_telegrambot, #_python, #_programmirovanie (
Программирование
), #_mashinnoe_obuchenie (
Машинное обучение
)

Профиль ЛС

Ответить на тему

Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы

Текущее время: 22-Ноя 23:07
Часовой пояс: UTC + 5