Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Empfehlungsdienste

4.3
Sterne
185 Bewertungen

Michael D. Ekstrand +1 weiterer Dozent

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von

Spezialisierung EmpfehlungsdiensteUniversity of Minnesota

Über diesen Kurs

3.136 kürzliche Aufrufe

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.

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Dozenten

Dozentenbewertung

4,87/5 (8 Bewertungen)

Michael D. Ekstrand

Assistant Professor

Dept. of Computer Science, Boise State University

105.183 Lernende

6 Kurse

Joseph A Konstan

Distinguished McKnight Professor and Distinguished University Teaching Professor

Computer Science and Engineering

191.967 Lernende

11 Kurse

von

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.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche1

Woche 1

4 Minuten zum Abschließen

Preface

4 Minuten zum Abschließen

1 Video (Gesamt 4 min)

Woche2

Woche 2

1 Stunde zum Abschließen

Matrix Factorization (Part 1)

1 Stunde zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 70 min), 1 Lektüre

Woche3

Woche 3

6 Stunden zum Abschließen

Matrix Factorization (Part 2)

6 Stunden zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 15 min), 2 Lektüren, 6 Quiz

Woche4

Woche 4

2 Stunden zum Abschließen

Hybrid Recommenders

2 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 96 min)

Bewertungen

4.3

28 Bewertungen

5 stars
53,51 %
4 stars
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Top-Bewertungen von MATRIX FACTORIZATION AND ADVANCED TECHNIQUES

von LL18. Juli 2017

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

von AA13. Aug. 2017

Interview with Francesco Ricci

is very knowledgeable about context aware Recommender System.

von SL11. Sep. 2019

It will be great, if we can do honor's track with Python or R

von NL23. Apr. 2020

The content is really good, but overall the interviews with experts in the field are the best of this course.

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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.

Häufig gestellte Fragen

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Matrix Factorization and Advanced Techniques

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