Über diesen Kurs

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Stufe „Mittel“

Basic knowledge of recommender systems. Some acquaintance with the most basic programming languages (like Python). Basic notions of linear algebra.

Ca. 15 Stunden zum Abschließen
Englisch

Was Sie lernen werden

  • You will be able to use some machine learning and neural network techniques, in order to build more sophisticated recommender systems.

  • You will learn how to combine different basic approaches into a hybrid recommender system, in order to improve the quality of recommendations.

  • You will know how to integrate different kinds of side information (about content or context) in a recommender system.

  • You'll learn how to use factorization machines and represent the input data, mixing together different kinds of filtering techniques.

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Stufe „Mittel“

Basic knowledge of recommender systems. Some acquaintance with the most basic programming languages (like Python). Basic notions of linear algebra.

Ca. 15 Stunden zum Abschließen
Englisch

von

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EIT Digital

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Politecnico di Milano

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

ADVANCED COLLABORATIVE FILTERING

3 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 20 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
Woche
2

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

SINGULAR VALUE DECOMPOSITION TECHNIQUES - SVD

2 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 26 min)
Woche
3

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

HYBRID AND CONTEXT AWARE RECOMMENDER SYSTEMS

3 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 24 min)
Woche
4

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

FACTORIZATION MACHINES

3 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 20 min)

Häufig gestellte Fragen

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.