Machine Learning Engineer LE WORKFLOW ULTIME [Dbutez Ici] | Data Science Online Course by Udemy

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Matrise le Workflow Pro des Machine Learning Engineers CROSS VALIDATION + HYPERPARAMETER SEARCH + AUTO ML + FLASK API

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Machine Learning Engineer LE WORKFLOW ULTIME [Dbutez Ici]

Apprenez le Workflow pour entraner un pipeline Machine Learning de grade professionnel et la dployer en production mme si vous venez dbuter. 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 rvolutionnaire s’intgre notre workflow ultime. Une fois notre Pipeline finale prte tre dployer nous allons l’encapsuler dans une APIFlask que nous coderons et nous la dploierons ensuite sur Heroku avec GitHub. Parfait pour dmontrer vos comptences dans votrePortfolio ou pour le passage d’une certification en ralisant 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’tre rcrutesEt en plus: La technique secrte qui permettent mme des personnes qui ne connaissent pas la diffrence en XGBOOST et les Random Forest dobtenir des rsultats professionnellement satisfaisant lorsquelles entranent un modle Et non ce nest pas de faire une RandomSearchCV plutt quune GridSearchCV! Un process simplifi lextrme en 10 tapes pour que mon mme mon grand-pre puisse dployer un modle scikit-learn en production, TOUT EN ETANT UTILISABLE PROFESSIONNELLEMENT (OU MME POUR FAIRE BONNE IMPRESSION DANS SON PORTFOLIO.)Comment dployer un projet MACHINE LEARNING sans avoir installer quoique ce soit dautres quun navigateur WEB (que vous avez srement dj!) Parfait pour dbuter et construire un portfolio IMPRESSIONNANT rapidement pendant que la concurrence perd des journes installer Docker sur leur vieux Windows 7.Le raccourci peu connu pour matriser le ML trois fois plus vite que la concurrence tout en augmentant votre valeur sur le march du travail. (pendant que tout le monde apprend la mme chose, prenez une longueur davance 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 dploiement et comment lviter pour gagner un temps fou. (cest en rapport avec PICKLE et JOBLIB)

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