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