In this course you will learn a variety of matrix factorization and hybrid machine learning techniques for recommender systems. Starting with basic matrix factorization, you will understand both the intuition and the practical details of building recommender systems based on reducing the dimensionality of the user-product preference space. Then you will learn about techniques that combine the strengths of different algorithms into powerful hybrid recommenders.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Рекомендательные системы'
от партнера
Об этом курсе
Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?
Попробуйте Coursera для бизнесаБудет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?
Попробуйте Coursera для бизнесаот партнера
Программа курса: что вы изучите
Preface
Matrix Factorization (Part 1)
Matrix Factorization (Part 2)
Hybrid Recommenders
Рецензии
- 5 stars53,26 %
- 4 stars33,15 %
- 3 stars8,15 %
- 2 stars4,34 %
- 1 star1,08 %
Лучшие отзывы о курсе MATRIX FACTORIZATION AND ADVANCED TECHNIQUES
Awesome course especially for those doing Ph.D in recommender systems
Interview with Francesco Ricci
is very knowledgeable about context aware Recommender System.
Very good. Per closing comments, it probably needs an update (since 2016) as this is active, progressive area.
The content is really good, but overall the interviews with experts in the field are the best of this course.
Специализация Рекомендательные системы: общие сведения

Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.