In diesem Kurs lernen wir etwas über Empfehlungssysteme (die wir im Rahmen des Capstone-Projekts untersuchen werden) und befassen uns auch mit Fragen der Bereitstellung von Datenprodukten. Am Ende dieses Kurses sollten Sie in der Lage sein, ein funktionierendes Empfehlungssystem zu implementieren (z.B. zur Vorhersage von Bewertungen oder zur Erstellung von Listen verwandter Produkte), und Sie sollten die Tools und Techniken verstehen, die erforderlich sind, um ein solches funktionierendes System auf realen, großen Datensätzen einzusetzen. Dieser Kurs ist der letzte Kurs in der Python Data Products for Predictive Analytics Specialization und baut auf den drei vorangegangenen Kursen auf (Basic Data Processing and Visualization, Design Thinking and Predictive Analytics for Data Products und Meaningful Predictive Modeling). Bei jedem Schritt in der Spezialisierung werden Sie praktische Erfahrungen in der Datenverarbeitung sammeln und Ihre Fähigkeiten ausbauen, die schließlich in einem Abschlussprojekt gipfeln, das alle in der Spezialisierung gelehrten Konzepte umfasst.
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Einsatz von Modellen für maschinelles Lernen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Python-Datenprodukte für prädiktive Analysen
Unterrichtet auf Englisch
Einige Inhalte können nicht übersetzt werden
Dozenten: Ilkay Altintas
10.346 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
Kurs
(51 Bewertungen)
Was Sie lernen werden
Projektstruktur von interaktiven Python-Datenanwendungen
Python-Webserver-Frameworks: (z.B.) Flask, Django, Dash
Bewährte Praktiken für den Einsatz von ML-Modellen und die Überwachung der Leistung
Skripte für die Bereitstellung, Serialisierung von Modellen, APIs
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Big Data Produkte
- Kategorie: Empfehlungssysteme
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8 Quizzes
Kurs
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Willkommen zur ersten Woche von Deploying Machine Learning Models! Wir werden den Lehrplan durchgehen, alle Kursmaterialien herunterladen und Ihr System für den Kurs zum Laufen bringen. Wir werden auch die Grundlagen von Empfehlungssystemen einführen und sie von anderen Arten des maschinellen Lernens unterscheiden
Das ist alles enthalten
5 Videos3 Lektüren3 Quizzes2 Diskussionsthemen
In dieser Woche werden wir lernen, wie man einen auf Ähnlichkeit basierenden Empfehlungsdienst implementiert, der Vorhersagen liefert, die dem von einem Benutzer eingegebenen Artikel ähnlich sind. Wir werden uns damit beschäftigen, wie man diese Modelle auf der Grundlage von Gradientenabstieg und Jaccard-Ähnlichkeit optimiert.
Das ist alles enthalten
4 Videos3 Quizzes
In dieser Woche werden wir uns mit Python-Webserver-Frameworks und der allgemeinen Struktur interaktiver Python-Datenanwendungen beschäftigen. Wir werden auch einige Tipps für bewährte Verfahren zur Bereitstellung und Überwachung Ihrer Anwendungen behandeln.
Das ist alles enthalten
3 Videos1 Lektüre2 Quizzes
Für dieses Abschlussprojekt werden Sie ein eigenes Empfehlungssystem erstellen. Suchen Sie einen Datensatz, bereinigen Sie ihn und erstellen Sie ein Vorhersagesystem aus dem Datensatz. Dies wird Ihnen helfen, sich auf die bevorstehende Abschlussarbeit vorzubereiten, in der Sie Ihre Fähigkeiten aus allen Kursen dieser Spezialisierung in einem einzigen Projekt zusammenfassen werden!
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2 Lektüren1 peer review1 Diskussionsthema
Zeit, all Ihre harte Arbeit auf die Probe zu stellen! Dieses Abschlussprojekt besteht aus vier Komponenten, die jeweils aus einem separaten Kurs dieser Specialization stammen. Es ist an der Zeit, zu zeigen, was Sie in dieser Specialization gelernt haben.
Das ist alles enthalten
1 Video1 Lektüre1 peer review1 Diskussionsthema
Dozenten
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Geprüft am 6. Dez. 2020
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Häufig gestellte Fragen
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