이 강좌에 대하여

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다음 특화 과정의 4개 강좌 중 4번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
완료하는 데 약 11시간 필요
영어

배울 내용

  • 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

귀하가 습득할 기술

Python ProgrammingBig Data ProductsRecommender Systems
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영어

제공자:

Placeholder

캘리포니아 샌디에고 대학교

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 3시간 필요

Introduction

완료하는 데 3시간 필요
5개 동영상 (총 54분), 3 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
5개의 동영상
Recommender Systems versus Other Forms of Supervised Learning7m
Collaborative Filtering-Based Recommendation19m
Latent Factor Models (Part 1)11m
Latent Factor Models (Part 2)11m
3개의 읽기 자료
Syllabus10m
Course Materials10m
Setting Up Your System10m
3개 연습문제
Review: Recommender Systems30m
Review: Introduction to Latent Factor Models30m
Recommender Systems and Latent Factor Models20m
2

2

완료하는 데 1시간 필요

Implementing Recommender Systems

완료하는 데 1시간 필요
4개 동영상 (총 36분)
4개의 동영상
Similarity-Based Recommender for Rating Prediction7m
Implementing a Latent Factor Model (Part 1)11m
Implementing a Latent Factor Model (Part 2)6m
3개 연습문제
Review: Similarity-Based Recommenders5m
Review: Implementing Latent Factor Models4m
Implementing Recommender Systems10m
3

3

완료하는 데 1시간 필요

Deploying Recommender Systems

완료하는 데 1시간 필요
3개 동영상 (총 17분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
3개의 동영상
Intro to Django5m
Flask7m
1개의 읽기 자료
Setting up Your Workspace with Docker: Django10m
2개 연습문제
Review: Flask and Django30m
Deploying Recommender Systems5m
4

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완료하는 데 2시간 필요

Project 4: Recommender System

완료하는 데 2시간 필요
2 개의 읽기 자료
2개의 읽기 자료
Project Description10m
How to Find a Dataset10m

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