Панель прогнозирования сожжённых калорий в реальном времени | Проект МО №4 (часть 1)

🔥 Создайте панель мониторинга с прогнозированием сожжённых калорий в реальном времени на Python! 🔥

Добро пожаловать в проект по машинному обучению №4! В этом руководстве вы шаг за шагом научитесь создавать интерактивную панель мониторинга в реальном времени, которая прогнозирует расход калорий на основе биометрических данных.

Мы рассмотрим весь процесс: от предварительной обработки данных и обучения модели (с использованием XGBoost, случайного леса и линейной регрессии) до создания стильной панели мониторинга Streamlit с динамической визуализацией.

📈 Зачем смотреть это видео?
Идеально подходит для расширения вашего портфолио в области науки о данных или изучения взаимодействия искусственного интеллекта, здоровья и фитнеса. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или любителем машинного обучения на среднем уровне, вы получите готовый к развертыванию реальный проект.

🔗 Ресурсы проекта:
Набор данных: https://drive.google.com/drive/folder...

Временные метки:
00:00 – Введение: Обзор проекта

03:32 – Начало работы с Google Colab
08:54 – Визуализация данных
11:17 – Обучение моделей МО: линейная регрессия, случайный лес и XGBoost
18:06 – Результат сравнения метрик
34:05 – Результаты прогнозирования

💡 Что вы узнаете:
Как создать инструмент для прогнозирования калорийности в режиме реального времени с помощью машинного обучения.
Методы предварительной обработки биометрических данных/временных рядов.
Сравнение моделей: XGBoost, случайный лес и линейная регрессия.
Как создать и настроить панель управления Streamlit.
Советы по развертыванию и распространению вашего приложения машинного обучения.

👍 Если это видео оказалось вам полезным, поставьте лайк, подпишитесь и оставьте комментарий ниже:
👉 Ждёте вторую часть? Расскажите, какие функции вы хотели бы увидеть в панели управления Streamlit в будущем!