Об этом курсе

Недавно просмотрено: 8,986

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. 7 часа на выполнение

Английский

Субтитры: Английский

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. 7 часа на выполнение

Английский

Субтитры: Английский

от партнера

Логотип Миннесотский университет

Миннесотский университет

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

14 минуты на завершение

Preface

14 минуты на завершение
2 видео ((всего 14 мин.))
2 видео
The Goals of Evaluation10мин
2 ч. на завершение

Basic Prediction and Recommendation Metrics

2 ч. на завершение
5 видео ((всего 57 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
5 видео
Prediction Accuracy Metrics12мин
Decision Support Metrics16мин
Rank-Aware Top-N Metrics18мин
Assignment Intro Video2мин
1 материал для самостоятельного изучения
Metric Computation Assignment Instructions10мин
1 практическое упражнение
Basic Prediction and Recommendation Metrics Assignment42мин
Неделя
2

Неделя 2

2 ч. на завершение

Advanced Metrics and Offline Evaluation

2 ч. на завершение
6 видео ((всего 76 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
6 видео
Additional Item and List-Based Metrics18мин
Experimental Protocols13мин
Unary Data Evaluation11мин
Temporal Evaluation of Recommenders (Interview with Neal Lathia)12мин
Programming Assignment Introduction8мин
1 материал для самостоятельного изучения
Evaluating Recommenders10мин
2 практического упражнения
Offline Evaluation and Metrics Quiz22мин
Programming Assignment Quiz28мин
Неделя
3

Неделя 3

1 ч. на завершение

Online Evaluation

1 ч. на завершение
4 видео ((всего 66 мин.))
4 видео
Usage Logs and Analysis10мин
A/B Studies (Field Experiments)11мин
User-Centered Evaluation (Interview with Bart Knijnenburg)25мин
1 практическое упражнение
Online Evaluation Quiz8мин
Неделя
4

Неделя 4

1 ч. на завершение

Evaluation Design

1 ч. на завершение
3 видео ((всего 31 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
3 видео
Case Examples17мин
Assignment Intro Video2мин
2 материала для самостоятельного изучения
Intro to Assignment: Evaluation Design Cases10мин
Quiz Debrief10мин
1 практическое упражнение
Assignment: Evaluation Design Cases12мин

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.

  • Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.

  • Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.