Публикации по теме 'streamlit'
Развертывание модели машинного обучения с использованием Streamlit
Модели машинного обучения — это мощные инструменты для прогнозирования и извлечения информации из данных. Однако развертывание этих моделей может оказаться непростой задачей, особенно для тех, кто не имеет опыта разработки программного обеспечения. В этом сообщении блога мы рассмотрим, как развернуть модель машинного обучения с помощью Streamlit, мощной платформы с открытым исходным кодом для создания веб-приложений.
Мы сосредоточимся на развертывании классификатора случайного леса,..
Упрощение управления данными с помощью Streamlit
Мотивация
Для тех, кто еще не ощутил возможности Streamlit, эта универсальная библиотека Python отлично подходит для создания удобных веб-приложений для визуализации данных и манипулирования ими. Его ключевая сила заключается в бесшовной интерактивности не только между пользователем и панелью управления, но и с базовыми данными. Используя код Python в фоновом режиме и другие дополнительные библиотеки и инструменты, Streamlit позволяет пользователям легко отображать, визуализировать,..
Варианты оформления вашего приложения Streamlit: повышение визуальной привлекательности с помощью CSS
В этой статье мы рассмотрим, как стилизовать ваше приложение Streamlit с помощью CSS . Мы начнем с оформления фона веселым желтым цветом и постепенно расширим структуру кода, чтобы организовать стиль в папке ресурсов. Мы также покажем, как добавить нотку элегантности, придав элементам страницы успокаивающий синий цвет.
Вы можете посмотреть соответствующий видеоурок на YouTube . Пожалуйста, подпишитесь на Ютуб-канал .
Прежде чем начать, давайте настроим структуру папок и..
Ваше первое приложение Streamlit
Что такое Стримлит ?
Streamlit — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая позволяет легко создавать красивые настраиваемые веб-приложения для машинного обучения и обработки данных и делиться ими.
Для чего используется Streamlit?
Streamlit — это библиотека Python, которая позволяет быстро и легко создавать интерактивные веб-приложения. Он прост в использовании и требует минимальной настройки, что делает его популярным выбором для специалистов по данным и инженеров..
Система рекомендаций фильмов BigDL 🎬
Авторы: Акшай Бахадур и Аюш Агарвал
Следующая запись в блоге является частью курсовой работы «Машинное обучение в производстве» (17634) в Университете Карнеги-Меллона. В этом обсуждении мы рассмотрим сценарий рекомендации фильмов в отношении следующих двух фреймворков.
BigDL : распределенная платформа глубокого обучения, разработанная Intel с открытым исходным кодом. BigDL — основная тема нашего обсуждения в этом блоге.
Streamlit : платформа для разработки и развертывания..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..