Публикации по теме 'streamlit'
«Streamlit» — быстрый способ создания проектов по науке о данных.
В этом блоге я расскажу, как я создаю веб-сайт обнаружения рака легких с помощью Streamlit с использованием сверточных нейронных сетей .
Что такое стримлит?
Streamlit — это бесплатная платформа с открытым исходным кодом для быстрого создания красивых веб-приложений для машинного обучения и обработки данных и обмена ими. Это библиотека на основе Python, специально разработанная для инженеров по машинному обучению. Исследователи данных или инженеры по машинному обучению не..
Traingenerator - Генератор кода для машинного обучения
Идеальный инструмент для старта вашего следующего проекта машинного обучения!
Traingenerator - это веб-приложение для генерации кода шаблона для машинного обучения.
Чтобы сгенерировать собственный код шаблона для PyTorch & sklearn, используя простой веб-интерфейс, созданный с помощью streamlit . traingenerator предлагает несколько вариантов предварительной обработки, настройки модели, обучения и визуализации (с использованием Tensorboard или comet.ml). Он экспортирует в .py,..
Самый быстрый способ развертывания моделей машинного обучения
С помощью библиотеки Streamlit
Машинное обучение — это изучение компьютерных алгоритмов, которые могут улучшить работу без какого-либо вмешательства человека. Это ветвь искусственного интеллекта. Машинное обучение решает проблему реальной жизни. Конечным результатом проблемы машинного обучения является модель, которая используется для прогнозирования будущих результатов.
Как развернуть модели машинного обучения? Сквозной проект по идентификации пород собак!
Самый простой способ развернуть модель машинного обучения в Интернете.
И. Введение
В этой статье я расскажу о пошаговом руководстве о самом простом и быстром способе развертывания вашего проекта машинного обучения в Интернете с помощью Streamlit. Проект посвящен идентификации породы собак, которая классифицирует собаку из 120 типов пород. Я больше сосредоточусь на части проекта, связанной с развертыванием, а не на построении сложной модели машинного обучения.
Прежде чем продолжить..
Расширение возможностей Streamlit: создание и развертывание веб-приложения для специалистов по данным
С чего начать
Новичок или опытный специалист по данным, держу пари, в какой-то момент вы подумали о том, чтобы выйти за рамки локальных машин и ноутбуков Jupyter и выпустить свои проекты в области науки о данных в мир.
Так что же тебя сдерживает?
Существует распространенное мнение, что специалисты по обработке данных - это единороги, которые знают все - от HTML, CSS, Javascript до всевозможных инструментов и фреймворков для разработки программного обеспечения. Но мы знаем, что это..
Веб-приложение для перекрестных продаж в облаке Streamlit
Страховые компании становятся ориентированными на данные, а область маркетинга играет стратегическую роль для роста компании.
Благодаря этому проекту достигается немного больше знаний о стратегии перекрестных продаж с точки зрения науки о данных и актуарной деятельности, а также развертывание веб-приложения в Streamlit Cloud для обмена результатами.
Есть много способов получить дополнительный доход для компании. Внедрение новых продуктов, предложение дополнительных услуг или даже..
Прототип приложения машинного обучения с помощью Streamlit, FastAPI и Hugging Face
Такие инструменты, как Streamlit, FastAPI и Hugging Face, появились как быстрый способ представить функциональные результаты для приложений машинного обучения и не требуют сложных реализаций.
В этом посте вы найдете:
Краткое введение в прототипирование , Инструменты прототипирования, Что такое Streamlit, FastAPI и Hugging Face ?, Пример ML-приложения с Streamlit, FastAPI и Hugging Face и Выводы.
В процессе разработки проектов по науке о данных нам всегда нужно..
