consoleその他リンクPythonでの機械学習の成果を、同じプログラミング言語であるPythonでWEB公開するとなると、Flaskがお勧めのようです。2017年10月現在、私が実行できたのが機械学習フレームワークKerasとWebアプリケーションフレームワークFlaskを用いて、Herokuにデプロイする方法でした。超個人的意見として、プログラミング初心者が画像を用いて機械学習を行う場合は、Kerasがお勧めです。日本語のドキュメントがあり、誰が書いても同じコードになりやすく、いざとなれば英語の解説がWeb上にたくさんあるからです。(1)以下に、Keras+Flaskでりんごとオレンジの識別をするサイトの作り方を記載しましたので、ご覧ください。2017/10/26http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=20440(2)次に、手書き数字画像を判別するアプリをherokuにデプロイする方法を記載してみました。file_get_contentsでAPIサーバーにGET,POST,画像アップロードhttp://symfoware.blog68.fc2.com/blog-entry-1885.htmlWEBアプリケーションフレームワークhttp://djangoproject.jp/PythonのWebアプリケーションフレームワークとしては、Djangoが有名ですが、こちらは、ごついです。Railsが好きな方なら、FlaskよりもDjangoの方が好きになると思います。どちらを選ぶかは好みの問題だと思いますが、ここでは、flaskについて説明させていただこうと思います。RailsRails5.0とDjango1.9の比較2017/6/6http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=18028WindowsパソコンにFlaskをインストールする方法WindowsにAnacondaでPythonをインストールしていれば、Flaskは最初からインストールされている。2015http://masaponto.hatenablog.com/entry/2015/12/17/235628https://github.com/llSourcell/how_to_deploy_a_keras_model_to_production下のyoutubeを見ながらやるのが一番よいか。Webアプリケーション」でも、Flaskを用いて、WEB公開しています。Webアプリの構築2017/10/6https://recipe.narekomu-ai.com/2017/10/chainer_web_demo_2/Chainer2に関しては、『Chainerv2による実践深層学習[新納浩幸]』という本に加えて以下の説明を読むと、非常に分かりやすい。(最初に読んだときはさっぱり分からなかったが、本でchainerを勉強した後に読むと、非常に分かりやすい。以前のリビジョンバックリンク文書の先頭へ。