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
Déployer des modèles d'apprentissage automatique
Ce cours fait partie de Spécialisation "Produits de données Python pour l'analyse prédictive"
Instructeurs : Ilkay Altintas
11 153 déjà inscrits
Inclus avec
54 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 : Nettoyage des données
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Prétraitement des données
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Optimisation du modèle
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Personnalisation de l'IA
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Apprentissage automatique
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Déploiement du modèle
- Catégorie : Applications Web
- Catégorie : Django (Framework Web)
- Catégorie : Cadres Web
- Catégorie : Flask (Framework Web)
- Catégorie : Programmation Python
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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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