My End-to-End MLOps Project for House Price Prediction (FastAPI + Streamlit + Docker)

Description

Halo semuanya!!! Saya Muhammad Farhan Ali, seorang Electrical Engineering graduate yang lagi beralih jalur ke dunia AI Engineering. Di video ini, saya ingin berbagi salah satu project yang paling penting dalam perjalanan belajar saya: RealEstateVision-AI — Aplikasi Prediksi Harga Rumah berbasis Machine Learning yang dibangun dari nol sampai bisa digunakan. Project Overview: Proyek ini adalah implementasi end-to-end pipeline Machine Learning, mulai dari: - Exploratory Data Analysis (EDA) dan Feature Engineering - Model training menggunakan XGBoost Regressor - Deployment menggunakan FastAPI untuk backend - Tampilan interaktif menggunakan Streamlit - Serta kontainerisasi lengkap dengan Docker Compose Tujuannya bukan cuma membangun model, tapi membangun sistem AI yang bisa berjalan nyata seperti di industri sesuai konsep MLOps (Machine Learning Operations). Tech Stack - Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, XGBoost - FastAPI (Backend) - Streamlit (Frontend Dashboard) - Docker & Docker Compose (Deployment) - VS Code Dataset: House Prices — Advanced Regression Techniques (Kaggle) Total: 1460 samples, 81 features Top Features: OverallQual, GrLivArea, ExterQual_TA, CentralAir_Y, GarageCars About Me: 👨‍💻 Muhammad Farhan Ali 🎓 Background: Electrical Engineering – Instrumentation & Control 🚀 Transitioning to: AI Engineer / MLOps Developer 🌐 Portfolio: https://github.com/mhdfarhanali 💼 LinkedIn: www.linkedin.com/in/mhdfarhanali Terima kasih sudah menonton! Kalau kamu juga lagi belajar AI atau MLOps, semoga video ini bisa jadi referensi dan semangat buat kamu. Jangan lupa like, comment, dan subscribe kalau kamu suka konten seperti ini biar sama-sama tumbuh jadi engineer yang lebih baik. 💪 #AI #MachineLearning #MLOps #FastAPI #Streamlit #Docker #Python #XGBoost #PortfolioProject #AIEngineer