Je vais créer une application web d'apprentissage automatique avec python et streamlit


À propos de ce service
Traduction automatique
Vous avez besoin de transformer un modèle d'apprentissage automatique en une application web fonctionnelle ?
Je vais créer une application web d'apprentissage automatique sur mesure en utilisant Python et Streamlit, conçue en fonction de votre jeu de données, de votre modèle et de vos besoins de projet.
Ce que je peux réaliser :
- Applications de prédiction en apprentissage automatique
- Applications de classification et de régression
- Tableaux de bord d'analyse de données
- Applications de prédiction basées sur CSV
- Applications ML avec Scikit-learn
- Applications web interactives avec Streamlit
- Déploiement de modèles ML
- Intégration de modèles avec une interface web
Pile technologique : Python, Scikit-learn, Streamlit, Pandas, NumPy, Matplotlib et plus encore.
Vous recevrez un code source propre, une application web fonctionnelle et des instructions pour l'exécuter ou la déployer.
- Contactez-moi avant de commander et envoyez-moi votre jeu de données ou vos besoins en modèle afin que je puisse vous recommander la meilleure solution.
Découvrez Tanveer
AI Engineer , AI Automation , AI Agents , LLMs , Computer Vision
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Ourdou, Anglais
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FAQ
Traduction automatique
Que dois-je fournir pour démarrer le projet ?
Vous pouvez fournir un fichier de modèle pré-entraîné (.pkl, .joblib, .h5), un dataset ou un script d'entraînement avec une liste d'entrées et de sorties attendues.
Pouvez-vous corriger les erreurs de mismatch de version Scikit-Learn / Pickle sur mon application existante ?
Oui ! J'analyse l'environnement exact de votre modèle sauvegardé, mets à jour ou fixe les dépendances dans requirements.txt, ou reconstruis le pipeline pour qu'il fonctionne parfaitement sur Streamlit Cloud.
Aurais-je un lien en direct pour partager avec mes clients ou mon équipe ?
Absolument. Je déploierai votre application sur Streamlit Cloud, Render ou Hugging Face, en vous fournissant une URL en direct accessible publiquement.

