Guida per principianti allo Streamlit con Python: Costruire applicazioni di apprendimento automatico e di dati basate sul Web

Recensioni dei lettori

Attualmente non ci sono recensioni dei lettori. La valutazione si basa su 3 voti.

Titolo originale:

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

Contenuto del libro:

Questo libro vi insegnerà le basi di Streamlit, un framework applicativo basato su Python utilizzato per costruire dashboard interattivi e applicazioni web di apprendimento automatico. Streamlit riduce i tempi di sviluppo dei prototipi di applicazioni basate sul web per i dati e i modelli di apprendimento automatico. Come si vedrà, Streamlit aiuta a sviluppare analisi potenziate dai dati, a costruire esperienze utente dinamiche e a mostrare i dati per la scienza dei dati e i modelli di apprendimento automatico.

Beginner's Guide to Streamlit with Python inizia con le basi di Streamlit, mostrando come costruire un'applicazione di base e avanzando verso le tecniche di visualizzazione e le loro caratteristiche. Poi, vengono trattati i vari aspetti di una tipica applicazione web Streamlit e viene spiegato come gestire il controllo di flusso e gli elementi di stato. Verranno inoltre esplorate le tecniche di ottimizzazione delle prestazioni necessarie per i moduli di dati in un'applicazione Streamlit. In seguito, si vedrà come distribuire le applicazioni Streamlit su varie piattaforme. Il libro si conclude con alcuni prototipi di applicazioni per l'elaborazione del linguaggio naturale e la visione artificiale implementati con Streamlit.

Dopo aver letto questo libro, comprenderete i concetti, le funzionalità e le prestazioni di Streamlit e sarete in grado di sviluppare applicazioni dinamiche Streamlit basate su dati web e sull'apprendimento automatico.

Cosa imparerete

⬤ Come iniziare a sviluppare applicazioni web utilizzando Streamlit.

⬤ Cosa sono i componenti di Streamlit.

⬤ Gli elementi multimediali in Streamlit.

⬤ Come visualizzare i dati utilizzando varie librerie Python interattive e dinamiche.

⬤ Come implementare i modelli nelle applicazioni web Streamlit.

Professionisti che lavorano nei settori della scienza dei dati e dell'apprendimento automatico e che vogliono presentare e distribuire il loro lavoro in un'applicazione web senza alcuna conoscenza preliminare dello sviluppo web.