このコースについて

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約11時間で修了
英語

学習内容

  • 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

習得するスキル

Python ProgrammingBig Data ProductsRecommender Systems
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提供:

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カリフォルニア大学サンディエゴ校

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

3時間で修了

Introduction

3時間で修了
5件のビデオ (合計54分), 3 学習用教材, 3 個のテスト
5件のビデオ
Recommender Systems versus Other Forms of Supervised Learning7 分
Collaborative Filtering-Based Recommendation19 分
Latent Factor Models (Part 1)11 分
Latent Factor Models (Part 2)11 分
3件の学習用教材
Syllabus10 分
Course Materials10 分
Setting Up Your System10 分
3の練習問題
Review: Recommender Systems30 分
Review: Introduction to Latent Factor Models30 分
Recommender Systems and Latent Factor Models20 分
2

2

1時間で修了

Implementing Recommender Systems

1時間で修了
4件のビデオ (合計36分)
4件のビデオ
Similarity-Based Recommender for Rating Prediction7 分
Implementing a Latent Factor Model (Part 1)11 分
Implementing a Latent Factor Model (Part 2)6 分
3の練習問題
Review: Similarity-Based Recommenders5 分
Review: Implementing Latent Factor Models4 分
Implementing Recommender Systems10 分
3

3

1時間で修了

Deploying Recommender Systems

1時間で修了
3件のビデオ (合計17分), 1 学習用教材, 2 個のテスト
3件のビデオ
Intro to Django5 分
Flask7 分
1件の学習用教材
Setting up Your Workspace with Docker: Django10 分
2の練習問題
Review: Flask and Django30 分
Deploying Recommender Systems5 分
4

4

2時間で修了

Project 4: Recommender System

2時間で修了
2 学習用教材
2件の学習用教材
Project Description10 分
How to Find a Dataset10 分

レビュー

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よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。