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 desarrollarás
Aprende paso a paso
En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:
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
Cómo funcionan los proyectos guiados
Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.
En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso
Reseñas
Principales reseñas sobre 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.
Preguntas Frecuentes
Preguntas Frecuentes
¿Qué obtendré si compro un Proyecto guiado?
¿Hay Proyectos guiados disponibles para computadoras de escritorio y dispositivos móviles?
¿Quiénes son los instructores de Proyectos guiados?
¿Puedo descargar el trabajo de mi Proyecto guiado después de completarlo?
¿Cuál es la política de reembolsos?
¿Hay ayuda económica disponible?
¿Puedo participar como oyente de un Proyecto guiado y mirar el video de forma gratuita?
¿Cuánta experiencia preciso tener para este Proyecto guiado?
¿Puedo completar este Proyecto guiado directamente utilizando mi navegador web, en lugar de instalar un software especial?
¿Cómo es la experiencia de aprendizaje con los Proyectos guiados?
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.
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