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.
Les compétences que vous développerez
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
Comment fonctionnent les projets guidés
Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.
Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé
Avis
Meilleurs avis pour 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.
Foire Aux Questions
Foire Aux Questions
Que vais-je obtenir si j'achète un Projet guidé ?
Les Projets guidés sont-ils disponibles sur ordinateur et sur mobile ?
Qui sont les enseignants pour les Projets guidés ?
Puis-je télécharger le travail depuis mon Projet guidé une fois que je l'ai terminé ?
Quelle est la politique de remboursement ?
Une aide financière est-elle disponible ?
Puis-je auditer un Projet guidé et regarder une partie de la vidéo gratuitement ?
De quelle expérience ai-je besoin pour réaliser ce Projet guidé ?
Puis-je terminer ce Projet guidé directement avec mon navigateur web, au lieu d'installer un logiciel spécial ?
Comment se présente l'expérience d'apprentissage pour les Projets guidés ?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
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