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Les algorithmes d'apprentissage supervisé en Machine Learning

 Quels sont les algorithmes d'apprentissage supervisé les plus répandus en ML ?  C'est un réel plaisir de vous retrouver la team #TheDayInfo 😎pour un nouvel article.  Nous allons découvrir aujourd'hui les algorithmes d'apprentissage supervisé en ML(Machine Learning).  Pour tout savoir sur la méthode d'apprentissage supervisé, je vous invite à lire mon article là dessus. Exemple d'un algorithme Le SVM (Support Vector Machine) En apprentissage supervisé, lorsqu'on veut résoudre des problèmes de régression, de classification ou détecter des valeurs abbérantes avec moins de puissance de calcul, SVM est l'algorithme de choix.  Le principe ici avec le SVM est de trouver un hyperplan dans un espace à N-dimensions (avec N = au nombre de caractéristiques) qui classe distinctivement les points de données. Arbre de décision(Decision tree) Comme son nom l'indique, c'est un arbre qui aide à la prise de décision.  Pour faire simple, vous avez des données sur

Déployer son application python avec Google App Engine

Google App Engine


Hello la team #TheDayInfo 😀, je suis très heureux de vous retrouver après un mois d'absence pour partager avec vous une nouvelle expérience sur Google Cloud.

Alors, nous allons parler aujourd'hui de Google App Engine. 

App engine alt seo Google optimisation
App Engine


Qu'est ce que Google App Engine?

Google App Engine est l'un des service que offre Google Cloud aux développeurs pour leur permettre de se concentrer uniquement sur le code et de faire abstraction de l'infrastructure. 

Par ailleurs, il supportent actuellement que ces langages:
  • Python
  • Java 
  • PHP
  • Go

C'est un PaaS (Platform as a Service) dont le coût est fonction de ce que vous consommer en terme de ressource. Ce qui est dans l'esprit des plateformes de cloud.

Nous allons maintenant déployer une application simple "Hello Word" en python sur Google App Engine.

Alors commençons!!!😎

Connectez-vous sur votre compte Google Cloud Platform, dans le menu de gauche, cliquez sur "API et services" et enfin "Bibliothèque".

Google Cloud Platform dashboard


Ensuite, dans la barre de recherche, tapez "API App Engine Admin". 






Cliquez sur le résultat de recherche et sur le bouton "Activer".



Une fois que c'est fait, activez cloud shell en haut à droit pour cloner l'application depuis GitHub.

Dans cloud Shell, entrez ce code: git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples

Ensuite, déplacez-vous dans le répertoire du projet avec ce code: cd python-docs-samples/appengine/standard/hello_world

Si vous êtes curieux, vous pouvez tapez "ls" pour voir les différents fichiers de l'application. Normalement, vous devez voir app.yaml(fichier de configuration), main.py et main_test.py

Testons maintenons notre application en démarrant le serveur de développement de Google cloud avec ce code: dev_appserver.py app.yaml.  

Une fois que c'est fait, nous pourrons voir notre application en la prévisualisant comme ci-dessous:


Cliquez sur "Prévisualiser sur le port 8080".
Il est possible de modifier notre application en ouvrant un second onglet sur cloud shell, on se place dans le répertoire: cd python-docs-samples/appengine/standard/hello_world > nano main.py 


Vous pouvez modifier le "hello_world" comme vous le voulez. Moi je l'ai remplacé par "My name's The Day".

Une fois que c'est fait, sortez en faisant Ctrl+X>Y>Enter

Pour déployer l'application, tapez: gcloud app deploy, vous serez invité à choisir votre zone géographique en entrant le numéro correspondant. 

Enfin, pour afficher l'application dans le navigateur, entrez ce code: gcloud app browser
Dans les résultats vous verrez un lien, cliquez là dessus. Un autre onglet s'ouvrira comme ci-dessous:

C'est sur cette réussite que je termine cet article en vous souhaitant mes vœux les meilleurs pour cette année 2020🙏.  









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