Deploying Machine Learning Models

Ce cours fait partie de la Spécialisation Python Data Products for Predictive Analytics

3.5
étoiles
46 évaluations

Ilkay Altintas +1 enseignant de plus

8 365 déjà inscrits

Offert par

Spécialisation Python Data Products for Predictive AnalyticsUniversité de Californie à San Diego

À propos de ce cours

5 280 consultations récentes

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.
This course is the final course in the Python Data Products for Predictive Analytics Specialization, building on the previous three courses (Basic Data Processing and Visualization, Design Thinking and Predictive Analytics for Data Products, and Meaningful Predictive Modeling). At each step in the specialization, you will gain hands-on experience in data manipulation and building your skills, eventually culminating in a capstone project encompassing all the concepts taught in the specialization.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Certificat partageable

Obtenez un Certificat lorsque vous terminez

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Cours 4 sur 4 dans le

Spécialisation Python Data Products for Predictive Analytics

Approx. 11 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Arabe, Français, Portugais (européen), Italien, Vietnamien, Allemand, Russe, Anglais, Espagnol

Ce que vous allez apprendre

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

Compétences que vous acquerrez

Python ProgrammingBig Data ProductsRecommender Systems

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Spécialisation Python Data Products for Predictive Analytics

Approx. 11 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Arabe, Français, Portugais (européen), Italien, Vietnamien, Allemand, Russe, Anglais, Espagnol

Enseignants

Ilkay Altintas

Chief Data Science Officer

San Diego Supercomputer Center

411 982 étudiants

12 cours

Julian McAuley

Offert par

Université de Californie à San Diego

UC San Diego is an academic powerhouse and economic engine, recognized as one of the top 10 public universities by U.S. News and World Report. Innovation is central to who we are and what we do. Here, students learn that knowledge isn't just acquired in the classroom—life is their laboratory.

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

3 heures pour terminer

Introduction

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

3 heures pour terminer

5 vidéos (Total 54 min), 3 lectures, 3 quiz

5 vidéos

Introduction to Recommender Systems4 min

Recommender Systems versus Other Forms of Supervised Learning7 min

Collaborative Filtering-Based Recommendation19 min

Latent Factor Models (Part 1)11 min

Latent Factor Models (Part 2)11 min

3 lectures

Syllabus10 min

Course Materials10 min

Setting Up Your System10 min

3 exercices pour s'entraîner

Review: Recommender Systems30 min

Review: Introduction to Latent Factor Models30 min

Recommender Systems and Latent Factor Models20 min

Semaine

Semaine 2

1 heure pour terminer

Implementing Recommender Systems

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.

1 heure pour terminer

4 vidéos (Total 36 min)

Semaine

Semaine 3

1 heure pour terminer

Deploying Recommender Systems

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.

1 heure pour terminer

3 vidéos (Total 17 min), 1 lecture, 2 quiz

Semaine

Semaine 4

2 heures pour terminer

Project 4: Recommender System

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!

2 heures pour terminer

2 lectures

Avis

3.5

14 avis

5 stars
36,95 %
4 stars
23,91 %
3 stars
13,04 %
2 stars
8,69 %
1 star
17,39 %

Meilleurs avis pour DEPLOYING MACHINE LEARNING MODELS

par ML6 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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À propos du Spécialisation Python Data Products for Predictive Analytics

Python data products are powering the AI revolution. Top companies like Google, Facebook, and Netflix use predictive analytics to improve the products and services we use every day. Take your Python skills to the next level and learn to make accurate predictions with data-driven systems and deploy machine learning models with this four-course Specialization from UC San Diego.

This Specialization is for learners who are proficient with the basics of Python. You’ll start by creating your first data strategy. You’ll also develop statistical models, devise data-driven workflows, and learn to make meaningful predictions for a wide-range of business and research purposes. Finally, you’ll use design thinking methodology and data science techniques to extract insights from a wide range of data sources. This is your chance to master one of the technology industry’s most in-demand skills. Python Data Products for Predictive Analytics is taught by Professor Ilkay Altintas, Ph.D. and Julian McAuley. Dr. Alintas is a prominent figure in the data science community and the designer of the highly-popular Big Data Specialization on Coursera. She has helped educate hundreds of thousands of learners on how to unlock value from massive datasets.

Python Data Products for Predictive Analytics

Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Is financial aid available?
Oui, Coursera offre une Aide Financière aux étudiants qui n'ont pas les moyens d'acquitter les frais. Demandez-la en cliquant sur le lien Aide Financière sous le bouton S'inscrire situé à gauche. Vous devrez remplir un formulaire de demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. Vous devrez répéter cette procédure pour chaque cours de la Spécialisation, y compris pour le Projet Final. En savoir plus.
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis le Cours ?
Ce Cours n'est pas associé à des crédits universitaires, mais certaines universités peuvent décider d'accepter des Certificats de Cours pour des crédits. Vérifiez-le auprès de votre établissement pour en savoir plus. Les Diplômes en ligne et les Certificats Mastertrack™ sur Coursera apportent la possibilité d'obtenir des crédits universitaires.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.

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