Przewodnik dla początkujących po Streamlit z Pythonem: Tworzenie internetowych aplikacji do przetwarzania danych i uczenia maszynowego

Opinie czytelników

Obecnie brak opinii czytelników. Ocena opiera się na 3 głosach.

Oryginalny tytuł:

Beginner's Guide to Streamlit with Python: Build Web-Based Data and Machine Learning Applications

Zawartość książki:

Ta książka nauczy Cię podstaw Streamlit, opartego na Pythonie frameworka aplikacji używanego do tworzenia interaktywnych pulpitów nawigacyjnych i aplikacji internetowych do uczenia maszynowego. Streamlit skraca czas tworzenia prototypów aplikacji internetowych dla danych i modeli uczenia maszynowego. Jak zobaczysz, Streamlit pomaga opracowywać analizy wzbogacone o dane, budować dynamiczne doświadczenia użytkowników i prezentować dane dla nauki o danych i modeli uczenia maszynowego.

Przewodnik dla początkujących po Streamlit z Pythonem zaczyna się od podstaw Streamlit, pokazując, jak zbudować podstawową aplikację i przechodzi do technik wizualizacji i ich funkcji. Następnie omawia różne aspekty typowej aplikacji internetowej Streamlit i wyjaśnia, jak zarządzać elementami kontroli przepływu i stanu. Poznasz także techniki optymalizacji wydajności niezbędne dla modułów danych w aplikacji Streamlit. Następnie zobaczysz, jak wdrażać aplikacje Streamlit na różnych platformach. Książka kończy się kilkoma prototypowymi aplikacjami do przetwarzania języka naturalnego z wizją komputerową zaimplementowaną przy użyciu Streamlit.

Po przeczytaniu tej książki zrozumiesz koncepcje, funkcje i wydajność Streamlit oraz będziesz w stanie opracować dynamiczne internetowe aplikacje Streamlit oparte na danych i uczeniu maszynowym.

Czego się nauczysz

⬤ Jak rozpocząć tworzenie aplikacji internetowych przy użyciu Streamlit.

⬤ Jakie są komponenty Streamlit.

⬤ Elementy multimedialne w Streamlit.

⬤ Jak wizualizować dane za pomocą różnych interaktywnych i dynamicznych bibliotek Pythona.

⬤ Jak implementować modele w aplikacjach internetowych Streamlit.

Dla kogo jest ta książkaProfesjonaliści pracujący w dziedzinie nauki o danych i uczenia maszynowego, którzy chcą zaprezentować i wdrożyć swoją pracę w aplikacji internetowej bez wcześniejszej wiedzy na temat tworzenia stron internetowych.