У нас вы можете посмотреть бесплатно Overview of My Machine Learning Project Deployed on AWS Elastic Beanstalk Using CodePipeline или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
In this video, I present a brief overview of my Machine Learning project, focusing on its architecture, modular structure, and cloud deployment. The project is developed using Python and follows an industry-style ML pipeline approach. I explain how the trained ML model is integrated with a Flask web application and deployed using AWS Elastic Beanstalk, with AWS CodePipeline enabling automated CI/CD from GitHub. This video is intended as an overview only, not a step-by-step implementation. 🎓 Learning Reference: Krish Naik (Udemy) : https://www.udemy.com/user/krish-c-na... Krish Naik (Youtube) : / @krishnaik06 🧠 Tools & Technologies Used: Python Scikit-learn Pandas NumPy Flask AWS Elastic Beanstalk AWS CodePipeline Git & GitHub CI/CD Krish Naik Sir – YouTube Channel: / @krishnaik06 💬 Connect with me: 📧 Email: nizaafdabir123@gmail.com If you found this overview helpful, don’t forget to LIKE, SUBSCRIBE, and COMMENT your feedback! #MachineLearning #AWS #ElasticBeanstalk #CodePipeline #MLOps #CI_CD #PythonProjects #ScikitLearn #FlaskApp #GitHubProjects #CloudDeployment #DataScience #AI #FinalYearProject #MLDeployment