Apprenez le Workflow pour entraîner un pipeline Machine Learning de grade professionnel et à la déployer en production même si vous venez débuter.

Aucune installation requise.

On va voir ensemble comment utiliser les outils suivants:

Scikit Learn Pipelines, ColumnTransformer, GridSearchCV, KFoldCrossValidation, FunctionTransformer, CountVectorizer et bien plus.

On va voir comment "tricher" grace au AutoML et comment l'utilisation de cet outil révolutionnaire s'intègre à notre workflow ultime.

Une fois notre Pipeline finale prête à être déployer nous allons l'encapsuler dans une APIFlask que nous coderons et nous la déploierons ensuite sur Heroku avec GitHub.

Parfait pour démontrer vos compétences dans votrePortfolio ou pour le passage d'une certification en réalisant une actions que seules les Pros savent faire.

Cours Indispensables si vous couramment en train de chercher un stage, une alternance ou votre premier emploi de Data Scientist / Machine Learning Engineer et ainsi augmenter vos chances d'être récruté·es

Et en plus:

• La technique secrète qui permettent même à des personnes qui ne connaissent pas la différence en XGBOOST et les Random Forest d’obtenir des résultats professionnellement satisfaisant lorsqu’elles entraînent un modèle… Et non ce n’est pas de faire une RandomSearchCV plutôt qu’une GridSearchCV !
  

• Un process simplifié à l’extrême en 10 étapes pour que mon même mon grand-père puisse déployer un modèle scikit-learn en production, TOUT EN ETANT UTILISABLE PROFESSIONNELLEMENT (OU MÊME POUR FAIRE BONNE IMPRESSION DANS SON PORTFOLIO.)
  

• Comment déployer un projet MACHINE LEARNING sans avoir à installer quoique ce soit d’autres qu’un navigateur WEB (que vous avez sûrement déjà!) … Parfait pour débuter et construire un portfolio IMPRESSIONNANT rapidement … pendant que la concurrence perd des journées à installer Docker sur leur vieux Windows 7.
  

• Le raccourci peu connu pour maîtriser le ML trois fois plus vite que la concurrence tout en augmentant votre valeur sur le marché du travail. (pendant que tout le monde apprend la même chose, prenez une longueur d’avance en travaillant sur ce qui compte vraiment)
  

• La chose auquel on ne pense pas quand on travailler sur Jupyter Notebook qui risque de faire crasher votre API lors du déploiement… et comment l’éviter pour gagner un temps fou. (c’est en rapport avec PICKLE et JOBLIB)