Dans ce cours, nous en apprendrons davantage sur les systèmes de recommandation (que nous étudierons dans le cadre du projet Capstone) et nous nous pencherons également sur les problèmes de déploiement des produits de données. À la fin de ce cours, vous devriez être en mesure de mettre en œuvre un système de recommandation fonctionnel (par exemple, pour prédire les évaluations, ou générer des listes de produits connexes), et vous devriez comprendre les outils et les techniques nécessaires pour déployer un tel système fonctionnel sur des ensembles de données à grande échelle du monde réel. Ce cours est le dernier cours de la spécialisation Python Data Products for Predictive Analytics, qui s'appuie sur les trois cours précédents (Basic Data Processing and Visualization, Design Thinking and Predictive Analytics for Data Products, et Meaningful Predictive Modeling). À chaque étape de la spécialisation, vous acquerrez une expérience pratique de la manipulation des données et du renforcement de vos compétences, pour finalement aboutir à un projet capstone englobant tous les concepts enseignés dans la spécialisation.
Déployer des modèles d'apprentissage automatique
Ce cours fait partie de Spécialisation Produits de données Python pour l'analyse prédictive
Instructeurs : Ilkay Altintas
10 486 déjà inscrits
Inclus avec 
(51 avis)
Ce que vous apprendrez
Structure du projet d'applications de données interactives en Python
Cadres de serveurs web Python : (par exemple) Flask, Django, Dash
Meilleures pratiques en matière de déploiement de modèles de ML et de suivi des performances
Scripts de déploiement, modèles de sérialisation, API
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Produits Big Data
- Catégorie : Systèmes de recommandation
Détails à connaître
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8 devoirs
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Il y a 5 modules dans ce cours
Bienvenue à la première semaine du cours Déployer des modèles d'apprentissage automatique ! Nous passerons en revue le programme, téléchargerons tous les supports de cours et mettrons en place votre système pour le cours. Nous présenterons également les bases des systèmes de recommandation et les différencierons des autres types d'apprentissage automatique
Inclus
5 vidéos3 lectures3 devoirs2 sujets de discussion
Cette semaine, nous allons apprendre à mettre en œuvre un système de recommandation basé sur la similarité, qui renvoie des prédictions similaires à l'élément donné par l'utilisateur. Nous verrons comment optimiser ces modèles en nous basant sur la descente de gradient et la similarité de Jaccard.
Inclus
4 vidéos3 devoirs
Cette semaine, nous allons nous familiariser avec les cadres de serveurs web Python et la structure générale des applications de données interactives Python. Nous aborderons également quelques conseils sur les meilleures pratiques en matière de déploiement et de surveillance de vos applications.
Inclus
3 vidéos1 lecture2 devoirs
Pour ce projet final, vous allez construire votre propre système de recommandation. Trouvez un ensemble de données, nettoyez-le et créez un système prédictif à partir de cet ensemble de données. Cela vous aidera à vous préparer pour le capstone à venir, où vous exploiterez vos compétences de tous les cours de cette spécialisation en un seul projet !
Inclus
2 lectures1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion
Il est temps de mettre à l'épreuve tout votre travail ! Ce projet de fin d'études se compose de quatre éléments, chacun tiré d'un cours distinct de cette spécialisation. Il est temps de montrer tout ce que vous avez appris dans le cadre de cette spécialisation.
Inclus
1 vidéo1 lecture1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion
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Avis des étudiants
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Révisé le 6 déc. 2020
I Liked the Course in general especially the recommender component. I would seriously recommend making major improvements and clarification to the capstone project.
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