PyCaret ve Streamlit ile Makine Öğrenmesi Uygulamaları Oluşturma

Ham makine öğrenmesi kodları yazmaktan işlevsel, etkileşimli web uygulamaları dağıtmaya geçmek mi istiyorsunuz? Veri bilimi projelerinizi oluşturmak ve paylaşmak, becerilerinizi dünyaya göstermenin en iyi yoludur. Bu pratik, metin tabanlı kursta, sıfırdan bir makine öğrenmesi modeli oluşturmayı ve bunu canlı bir web uygulamasına dönüştürmeyi öğreneceksiniz. Düşük kodlu PyCaret kütüphanesini kullanarak, hızlı bir şekilde bir Iris sınıflandırma modeli eğitecek ve değerlendirecek, ardından herkesin modelinizle gerçek zamanlı olarak etkileşim kurabilmesi için Streamlit kullanarak sezgisel bir kullanıcı arayüzü oluşturacaksınız. Öğrenecekleriniz: - PyCaret kullanarak düşük kodlu makine öğrenmesi iş akışlarının temellerini anlayın - Modern Python uygulamalarını kullanarak sınıflandırma görevleri için verileri hazırlayın ve analiz edin - Minimum kodla birden çok makine öğrenmesi modelini eğitin, karşılaştırın ve ayarlayın - Kullanıcı girişlerini kabul etmek için Streamlit kullanarak etkileşimli bir web arayüzü oluşturun - Gerçek zamanlı tahminler için eğitilmiş makine öğrenmesi modelinizi web uygulamasına bağlayın - Tamamlanmış web uygulamanızı çevrimiçi erişilebilir hale getirmek için dağıtın Temiz bir geliştirme ortamı kurarak ve temel makine öğrenmesi kavramlarını öğrenerek başlayacaksınız. Oradan, veri hazırlama, model eğitimi, kullanıcı arayüzü geliştirme ve son dağıtım yoluyla adım adım ilerleyeceksiniz. Bu kurs, modellerini nasıl dağıtacağını öğrenmek isteyen başlangıç seviyesi veri analistleri, hevesli veri bilimcileri ve Python geliştiricileri için tasarlanmıştır. Önceden makine öğrenmesi veya web geliştirme deneyimi gerekmez, ancak Python'a temel bir anlayış faydalıdır. Veri bilimi fikirlerinizi etkileşimli web uygulamalarına dönüştürmek için bugün okumaya başlayın.