Über diesen Kurs
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Ca. 8 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 11 hours/week...

Englisch

Untertitel: Englisch

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
4 Minuten zum Abschließen

Preface

1 Video (Gesamt 4 min)
Woche
2
1 Stunde zum Abschließen

Matrix Factorization (Part 1)

5 Videos (Gesamt 70 min), 1 Lektüre
5 Videos
Singular Value Decomposition17m
Gradient Descent Techniques17m
Deriving FunkSVD11m
Probabilistic Matrix Factorization10m
1 Lektüre
On Folding-In with Gradient Descent10m
Woche
3
4 Stunden zum Abschließen

Matrix Factorization (Part 2)

2 Videos (Gesamt 15 min), 2 Lektüren, 6 Quiz
2 Videos
Programming Matrix Factorization6m
2 Lektüren
Assignment Instructions10m
Intro - Programming Matrix Factorization10m
5 praktische Übungen
Matrix Factorization Assignment Part l10m
Matrix Factorization Assignment Part ll10m
Matrix Factorization Assignment Part lll10m
Matrix Factorization Quiz8m
SVD Programming Eval Quiz6m
Woche
4
2 Stunden zum Abschließen

Hybrid Recommenders

6 Videos (Gesamt 96 min)
6 Videos
Hybrids with Robin Burke16m
Hybridization through Matrix Factorization15m
Matrix Factorization Hybrids with George Karypis17m
Interview with Arindam Banerjee15m
Interview with Yehuda Koren22m
4.3
20 BewertungenChevron Right

50%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs

Top-Bewertungen von Matrix Factorization and Advanced Techniques

von LLJul 19th 2017

great courses! They invite a lot of interviews to let me understand the sea of recommend system!

von SKDec 5th 2017

Awesome course especially for those doing Ph.D in recommender systems

Dozenten

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Michael D. Ekstrand

Assistant Professor
Dept. of Computer Science, Boise State University
Avatar

Joseph A Konstan

Distinguished McKnight Professor and Distinguished University Teaching Professor
Computer Science and Engineering

Über University of Minnesota

The University of Minnesota is among the largest public research universities in the country, offering undergraduate, graduate, and professional students a multitude of opportunities for study and research. Located at the heart of one of the nation’s most vibrant, diverse metropolitan communities, students on the campuses in Minneapolis and St. Paul benefit from extensive partnerships with world-renowned health centers, international corporations, government agencies, and arts, nonprofit, and public service organizations....

Über den Spezialisierung Empfehlungsdienste

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....
Empfehlungsdienste

Häufig gestellte Fragen

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

  • Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..