Публикации по теме 'streamlit'
Создание собственного приложения для обнаружения объектов в реальном времени: Roboflow (YOLOv8) и Streamlit (часть 1)
Создайте набор данных изображений с нуля
Введение
Обнаружение объектов — это новаторская задача компьютерного зрения, которая имеет множество применений в различных отраслях. Это выходит за рамки традиционной классификации изображений, когда модель присваивает одну метку всему изображению, чтобы идентифицировать и находить несколько объектов на изображении, часто сопровождаемых ограничивающими прямоугольниками, обозначающими их положение.
При работе над пользовательскими моделями для..
Сквозной конвейер AutoML с H2O AutoML, MLflow, FastAPI и Streamlit
Простое в использовании подробное руководство по использованию стека мощных инструментов для обучения и обслуживания конвейера AutoML для страховых перекрестных продаж.
Разработка моделей традиционного машинного обучения ( ML ) отнимает много времени, ресурсов и требует высокой степени технических знаний и большого количества строк кода.
Этот процесс разработки модели был ускорен с появлением автоматизированного машинного обучения ( AutoML ), что позволяет специалистам по данным..
Python для продвинутых разработчиков: неизведанные библиотеки и фреймворки
Погрузитесь в менее известные библиотеки и фреймворки Python, чтобы улучшить свои навыки разработки в будущем.
Самые известные библиотеки и фундаментальные методы скоро станут недостаточными для удовлетворения потребности разработчика Python в более сложных, эффективных и оптимизированных решениях. На этом этапе нужно держаться подальше от проторенных путей и исследовать менее известные библиотеки, фреймворки и более сложные функции Python.
В дополнение к демистификации сложных..
Сквозной проект машинного обучения: часть 2
В этой статье я расскажу о том, как я расширил регрессионную модель, созданную нами в части 1 , на полноценную поисковую систему и как я интегрировал его в веб-приложение.
Я рекомендую вам пройти часть 1 , чтобы глубже понять модель машинного обучения.
АРХИТЕКТУРА ВЫСОКОГО УРОВНЯ ПОИСКОВОЙ ДВИГАТЕЛЯ
Цель состоит в том, чтобы как можно точнее представить пользователю наиболее релевантные продукты «N», при этом продукт с наивысшей оценкой релевантности занимает первое..
Настройка Streamlit с помощью Nginx
Streamlit — это платформа приложений с открытым исходным кодом, которая поможет вам с интерфейсом ваших моделей машинного обучения без необходимости знать такие языки, как HTML, CSS или JavaScript.
Чтобы установить Streamlit в вашей среде, введите следующую команду:
pip install streamlit
Когда ваше приложение будет готово, используйте следующую команду для его запуска:
streamlit run app.py
Теперь при запуске приложения на вашем локальном хосте приложение работает нормально, но..
Создание веб-приложения для прогнозирования с использованием Streamlit
В этом сообщении блога мы рассмотрим Streamlit, популярную библиотеку Python для создания интерактивных веб-приложений, и Streamlit Cloud, мощную платформу для развертывания и размещения приложений Streamlit. Мы рассмотрим процесс создания веб-приложения для прогнозирования множественных заболеваний и продемонстрируем, как его развернуть в облаке Streamlit. Мы будем использовать пример кода, который предсказывает заболевание диабетом на основе пользовательского ввода. В более поздних..
Введение в Streamlit для веб-приложения машинного обучения
Streamlit - это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая упрощает создание красивых пользовательских веб-приложений для машинного обучения и анализа данных.
Специалисты по анализу данных управляют процессом анализа данных, чтобы прийти к решению, творчеству и модели. Они создают продукт, и в конце этого процесса они должны поделиться своим продуктом со своими заинтересованными сторонами, чтобы сотрудничать или получить обратную связь. Заинтересованными сторонами могут..
