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.
Einsatz von Modellen für maschinelles Lernen
Einsatz von Modellen für maschinelles Lernen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Python-Datenprodukte für prädiktive Analysen“
Dozenten: Ilkay Altintas
11.153 bereits angemeldet
Bei enthalten
54 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: Bereinigung von Daten
- Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Modell-Optimierung
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: AI-Personalisierung
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Maschinelles Lernen
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Modell-Einsatz
- Kategorie: Web-Anwendungen
- Kategorie: Django (Web-Framework)
- Kategorie: Web-Frameworks
- Kategorie: Flask (Web-Framework)
- Kategorie: Python-Programmierung
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
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Geprüft am 6. Dez. 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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¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.