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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/ml-flask-deployment-on-azure/
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**课程名称：** Machine Learning Flask Deployment on Microsoft Azure 2021 **课程概览：** 本课程将从零开始，教授如何使用 Python Flask 将机器学习模型部署到 Microsoft Azure。 **核心内容：** * **机器学习基础：** * 学习完整的机器学习流程，包括使用 Jupyter Notebook 进行探索性数据分析 (EDA)。 * 训练并保存六种分类机器学习模型。 * 生成用于这些模型的预测生产代码。 * **Web 应用开发：** * 从零开始开发 Web 应用的**前端**，使用 HTML 和 CSS，深入理解设计结构。 * 使用 Python Flask 开发**后端**，并与前端进行集成。 * 在本地系统上测试功能完整的机器学习 Web 应用。 * **Azure 部署：** * 将 Web 应用部署到 Microsoft Azure。 * 解决部署过程中常见的服务器问题，并介绍一种“简单技巧”来避免这些问题。 **学习收获：** * 掌握将机器学习模型部署到云端的整个流程。 * 学习 Web 应用的前后端开发技术。 * 获得在 Azure 上部署的实战经验。 * 解决部署过程中可能遇到的服务器挑战。 **课程特色：** * **循序渐进：** 以轻松的节奏，在 2-3 天内完成学习。 * **实战导向：** 从数据分析到模型训练，再到 Web 应用开发和云端部署，全程实操。 * **问题解决：** instructor 在部署过程中提供支持，帮助解决遇到的问题。 **课程目标：** 让学员能够独立完成机器学习模型的 Flask Web 应用开发及其在 Microsoft Azure 上的部署。
In this course, you will be learning, how to deploy Machine Learning Models using Python Flask on Microsoft Azure from scratch. Initially, we will learn the entire Machine Learning pipeline using Jupyter Notebook including Exploratory Data Analysis. Then for intuition, we will train 6 Machine Learning (Classification) models, and save them. After some tests, we will generate a productional code for prediction for all 6 Machine Learning Models.Now the golden lectures start. We will develop the Frontend of Web Application using HTML / CSS from scratch, giving an end-to-end idea of what's happening in the design structure. Then, we will develop the backend on Flask using Python and integrate it with our Frontend. After some tests of a fully functional Machine Learning Web App on the system, we will move ahead to our main goal, Deployment on Microsoft Azure. Where many students face problems and server issues. Don't worry with one simple trick you won't face any server issues on Azure.So without wasting any further minutes, grab your course, and learn deployment from scratch in 2-3 days at an Easy pace.And here's the bonus, in the event of unfortunate success in deployment, the instructor will always be available to help you around the issues.
