Bereitstellung von Machine Learning-Apps mit Streamlit Cloud und PyCaret

Die Erstellung leistungsstarker Machine-Learning-Modelle ist nur die halbe Miete; der wahre Wert liegt darin, sie mit der Welt zu teilen. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch den gesamten Prozess der Umwandlung von Rohdaten in eine interaktive, in der Cloud bereitgestellte Machine-Learning-Anwendung. Sie lernen, wie Sie mit PyCaret Low-Code-Modelle für maschinelles Lernen erstellen, sie in eine intuitive Streamlit-Oberfläche einbinden und das gesamte System in der Streamlit Cloud bereitstellen. Am Ende dieses Kurses werden Sie die Bereitstellung von Webanwendungen sicher verwalten und Ihre Data Science-Projekte über öffentliche Live-Links teilen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundlagen der Streamlit-Anwendungsstruktur und des PyCaret-Modelltrainings. - Erstellen Sie interaktive Benutzeroberflächen für Vorhersagen für maschinelles Lernen mit Python. - Konfigurieren Sie GitHub-Repositorys, um Ihren Anwendungsquellcode und Ihre Abhängigkeiten zu verwalten. - Stellen Sie Live-Anwendungen direkt aus Ihrer Versionskontrolle in Streamlit Cloud bereit. - Verwalten Sie Anwendungsgeheimnisse, Umgebungsvariablen und Konfigurationseinstellungen sicher. - Optimieren Sie die Anwendungsleistung mit modernen Caching-Strategien und Abhängigkeitsmanagement. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten des Low-Code-Machine Learning und der Web-UI-Entwicklung und führt Sie dann Schritt für Schritt durch lokale Tests, Repository-Einrichtung und Cloud-Bereitstellung. Dieses Programm wurde für angehende Data Scientists, Analysten und Python-Entwickler entwickelt, die ihre Machine-Learning-Modelle präsentieren möchten, ohne komplexe Webentwicklungskenntnisse zu benötigen. Lesen Sie noch heute weiter, um Ihre Machine-Learning-Modelle von Ihrer lokalen Umgebung in die Cloud zu übertragen.