Об этом курсе

Недавно просмотрено: 6,859

Карьерные результаты учащихся

50%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Прибл. 8 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 11 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Карьерные результаты учащихся

50%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Прибл. 8 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 11 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

от партнера

Логотип Миннесотский университет

Миннесотский университет

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

4 минуты на завершение

Preface

4 минуты на завершение
1 видео ((всего 4 мин.))
Неделя
2

Неделя 2

1 ч. на завершение

Matrix Factorization (Part 1)

1 ч. на завершение
5 видео ((всего 70 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения
5 видео
Singular Value Decomposition17мин
Gradient Descent Techniques17мин
Deriving FunkSVD11мин
Probabilistic Matrix Factorization10мин
1 материал для самостоятельного изучения
On Folding-In with Gradient Descent10мин
Неделя
3

Неделя 3

4 ч. на завершение

Matrix Factorization (Part 2)

4 ч. на завершение
2 видео ((всего 15 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 6 тестов
2 видео
Programming Matrix Factorization6мин
2 материала для самостоятельного изучения
Assignment Instructions10мин
Intro - Programming Matrix Factorization10мин
5 практического упражнения
Matrix Factorization Assignment Part l10мин
Matrix Factorization Assignment Part ll10мин
Matrix Factorization Assignment Part lll10мин
Matrix Factorization Quiz8мин
SVD Programming Eval Quiz6мин
Неделя
4

Неделя 4

2 ч. на завершение

Hybrid Recommenders

2 ч. на завершение
6 видео ((всего 96 мин.))
6 видео
Hybrids with Robin Burke16мин
Hybridization through Matrix Factorization15мин
Matrix Factorization Hybrids with George Karypis17мин
Interview with Arindam Banerjee15мин
Interview with Yehuda Koren22мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе MATRIX FACTORIZATION AND ADVANCED TECHNIQUES
Посмотреть все отзывы

Специализация Рекомендательные системы: общие сведения

A Recommender System is a process that seeks to predict user preferences. This Specialization covers all the fundamental techniques in recommender systems, from non-personalized and project-association recommenders through content-based and collaborative filtering techniques, as well as advanced topics like matrix factorization, hybrid machine learning methods for recommender systems, and dimension reduction techniques for the user-product preference space. This Specialization is designed to serve both the data mining expert who would want to implement techniques like collaborative filtering in their job, as well as the data literate marketing professional, who would want to gain more familiarity with these topics. The courses offer interactive, spreadsheet-based exercises to master different algorithms, along with an honors track where you can go into greater depth using the LensKit open source toolkit. By the end of this Specialization, you’ll be able to implement as well as evaluate recommender systems. The Capstone Project brings together the course material with a realistic recommender design and analysis project....
Рекомендательные системы

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.