Welcome to this hands-on project on building your first machine learning web app with the Streamlit library in Python. By the end of this project, you are going to be comfortable with using Python and Streamlit to build beautiful and interactive ML web apps with zero web development experience! We are going to load, explore, visualize and interact with data, and generate dashboards in less than 100 lines of Python code! Our web application will allows users to choose what classification algorithm they want to use and let them interactively set hyper-parameter values, all without them knowing to code!
Build a Machine Learning Web App with Streamlit and Python
Instructeur : Snehan Kekre
13 686 déjà inscrits
Inclus avec
(399 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Build interactive web applications with Streamlit and Python
Train Logistic Regression, Random Forest, and Support Vector Classifiers using scikit-learn
Plot evaluation metrics for binary classification algorithms
Compétences que vous pratiquerez
- Catégorie : Data Science
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Streamlit
- Catégorie : Scikit-Learn
Détails à connaître
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Disponible uniquement sur ordinateur
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences prêtes à l'emploi en moins de 2 heures
- Bénéficiez d’une formation par des experts du secteur
- Gagnez en expérience pratique en effectuant des tâches professionnelles du monde réel
- Renforcez votre confiance en utilisant les outils et technologies les plus récents
À propos de ce Projet Guidé
Apprendrez étape par étape
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
Project Overview and Demo
Turn Simple Python Scripts into Web Apps
Load the Mushrooms Data Set
Creating Training and Test Sets
Plot Evaluation Metrics
Training a Support Vector Classifier
Training a Support Vector Classifier (Part 2)
Train a Logistic Regression Classifier
Training a Random Forest Classifier
Expérience recommandée
You must understand Logistic Regression, Support Vector Machines, and Random Forest Classifiers and how to use them as scikit-learn estimators
5 images de projet
Instructeur
Offert par
Méthode d’apprentissage
Apprentissage pratique basé sur les compétences
Mettez en pratique de nouvelles compétences en effectuant des tâches professionnelles.
Conseils d’experts
Suivez les vidéos pré-enregistrées d’experts à l’aide d’une interface unique, divisée en deux.
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Accédez aux outils et aux ressources dont vous avez besoin dans un espace de travail cloud préconfiguré.
Disponible uniquement sur ordinateur de bureau
Ce Projet Guidé est conçu pour les ordinateurs portables ou de bureau disposant d’une connexion internet fiable, et non pour les appareils mobiles.
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Avis des étudiants
399 avis
- 5 stars
73,43 %
- 4 stars
21,80 %
- 3 stars
3,75 %
- 2 stars
0,25 %
- 1 star
0,75 %
Affichage de 3 sur 399
Révisé le 21 mai 2020
Builds a very strong foundation in order to use Streamlit package for building Machine Learning Web Apps
Révisé le 16 août 2020
Very good guided course. I learned how to create a Web App without much coding for my ML projects. Thanks for explaining everything in so easy way.
Révisé le 22 juin 2020
Use of evaluation metrics and plotting looks good, but if used plotting function (scatter plot of x-test and y-test) can be easy to view and understand the plot
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Foire Aux Questions
En achetant un Projet Guidé, vous obtenez tout ce dont vous avez besoin pour terminer ce Projet Guidé, y compris l'accès à un espace de travail de bureau cloud, via votre navigateur web, qui contient les fichiers et les logiciels dont vous avez besoin pour commencer, ainsi que les instructions vidéo étape par étape d'un expert en la matière.
Comme votre espace de travail contient un bureau cloud dimensionné pour un ordinateur portable ou de bureau, les Projets Guidés ne sont pas disponibles sur votre appareil mobile.
Les enseignants des Projets Guidés sont des experts en la matière qui ont de l'expérience dans les compétences, les outils ou le domaine de leur projet et qui sont passionnés par le partage de leurs connaissances avec des millions d'étudiants dans le monde.