Build a Machine Learning Web App with Streamlit and Python
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
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! Prior experience with writing simple Python scripts and using pandas for data manipulation is recommended. It is required that you have an understanding of Logistic Regression, Support Vector Machines, and Random Forest Classifiers and how to use them in scikit-learn. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
Habilidades que você desenvolverá
Aprender passo a passo
Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:
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
Como funcionam os projetos guiados
Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download
Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo
Avaliações
Principais avaliações do BUILD A MACHINE LEARNING WEB APP WITH STREAMLIT AND PYTHON
The Course was Really Nice. The Reading Material was Good Enough to Understand.\n\nAll the Videos Explained the Concepts Nicely.\n\nI Really Appreciate This Course.
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
Excellent project.Top class stuff from the instructor to make the learning fun and explain a beautiful piece of technology in a simple and efficient way.
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.
Perguntas Frequentes – FAQ
Perguntas Frequentes – FAQ
O que eu receberei se comprar um Projeto guiado?
Os Projetos Guiados estão disponíveis para desktop e dispositivos móveis?
Quem são os instrutores dos Projetos guiados?
Posso baixar o trabalho do meu Projeto Guiado após completá-lo?
Como funciona a política de reembolso?Como funciona a política de reembolso?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Posso participar como ouvinte de um Projeto Guiado e assistir de graça a uma parte do vídeo?
Quanta experiência eu preciso ter para fazer esse Projeto guiado?
Posso completar esse Projeto Guiado pelo meu navegador web em vez de instalar um software especial?
Como é a experiência de aprendizagem com Projetos guiados?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
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