Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Empfehlungsdienste

4.2

Sterne

27 Bewertungen

Michael D. Ekstrand +1 weiterer Dozent

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von

Spezialisierung EmpfehlungsdiensteUniversity of Minnesota

Über diesen Kurs

This capstone project course for the Recommender Systems Specialization brings together everything you've learned about recommender systems algorithms and evaluation into a comprehensive recommender analysis and design project.  You will be given a case study to complete where you have to select and justify the design of a recommender system through analysis of recommender goals and algorithm performance.  
Learners in the honors track will focus on experimental evaluation of the algorithms against medium sized datasets.  The standard track will include a mix of provided results and spreadsheet exploration.

Both groups will produce a capstone report documenting the analysis, the selected solution, and the justification for that solution.

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Kurs 5 von 5 in

Spezialisierung Empfehlungsdienste

Ca. 3 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Französisch, Portugiesisch (europäisch), Russisch, Englisch, Spanisch

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Spezialisierung Empfehlungsdienste

Ca. 3 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Französisch, Portugiesisch (europäisch), Russisch, Englisch, Spanisch

Dozenten

Michael D. Ekstrand

Assistant Professor

Dept. of Computer Science, Boise State University

101.094 Lernende

6 Kurse

Joseph A Konstan

Distinguished McKnight Professor and Distinguished University Teaching Professor

Computer Science and Engineering

173.920 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.

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

Capstone Project

3 Stunden zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 6 min), 2 Lektüren, 3 Quiz

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

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
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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.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja, Coursera bietet für Kursteilnehmer, die sich die Kursgebühr nicht leisten können, finanzielle Unterstützung an. Bewerben Sie sich dafür, indem Sie auf den Link für finanzielle Unterstützung links unter der Schaltfläche „Anmelden“ klicken. Sie werden zum Ausfüllen eines Antrags aufgefordert und werden bei Genehmigung benachrichtigt. Diesen Schritt müssen Sie für jeden Kurs der Spezialisierung ausführen, auch für das Abschlussprojekt. Mehr erfahren

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

Recommender Systems Capstone

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