In this course we will learn about Recommender Systems (which we will study for the Capstone project), and also look at deployment issues for data products. By the end of this course, you should be able to implement a working recommender system (e.g. to predict ratings, or generate lists of related products), and you should understand the tools and techniques required to deploy such a working system on real-world, large-scale datasets.
Deploying Machine Learning Models
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Deploying Machine Learning Models
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Python Data Products for Predictive Analytics
Dozenten: Ilkay Altintas
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enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
3.5
(51 Bewertungen)
Es dauert 10 Stunden
3 Wochen bei 3 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Project structure of interactive Python data applications
Python web server frameworks: (e.g.) Flask, Django, Dash
Best practices around deploying ML models and monitoring performance
Deployment scripts, serializing models, APIs
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Big Data Products
- Kategorie: Recommender Systems
Wichtige Details
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8 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Python Data Products for Predictive Analytics
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- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Welcome to the first week of Deploying Machine Learning Models! We will go over the syllabus, download all course materials, and get your system up and running for the course. We will also introduce the basics of recommender systems and differentiate it from other types of machine learning
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5 Videos3 Lektüren3 Aufgaben2 Diskussionsthemen
This week, we will learn how to implement a similarity-based recommender, returning predictions similar to an user's given item. We will cover how to optimize these models based on gradient descent and Jaccard similarity.
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4 Videos3 Aufgaben
This week, we will learn about Python web server frameworks and the overall structure of interactive Python data applications. We will also cover some tips for best practices on deploying and monitoring your applications.
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3 Videos1 Lektüre2 Aufgaben
For this final project, you will build a recommender system of your own. Find a dataset, clean it, and create a predictive system from the dataset. This will help prepare you for the upcoming capstone, where you will harness your skills from all courses of this specialization into one single project!
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2 Lektüren1 peer review1 Diskussionsthema
Time to put all your hard work to the test! This capstone project consists of four components, each drawing from a separate course in this specialization. It's time to show off everything you've learned from this specialization.
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1 Video1 Lektüre1 peer review1 Diskussionsthema
Dozenten
Lehrkraftbewertungen
4.4 (5 Bewertungen)
Empfohlen, wenn Sie sich für Data Analysis interessieren
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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ML
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Geprüft am 6. Dez. 2020
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Häufig gestellte Fragen
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