Machine Learning Débutant – LE WORKFLOW ULTIME [Débutez Ici]

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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,  Column Transformer, Grid Search CV, KFold Cross Validation, Function Transformer, Count Vectorizer et bien plus. On va voir comment tricher grace au Auto ML 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 API Flask que nous coderons et nous la déploierons ensuite sur Heroku avec Git Hub. Parfait pour démontrer vos compétences dans votre Portfolio 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 Random Search CV plutôt qu’une Grid Search CV! 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)