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.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Empfehlungsdienste
Recommender Systems Capstone
von
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
Woche
14 Stunden zum Abschließen
Capstone Project
2 Videos (Gesamt 6 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
2 Lektüren
Capstone Assignment (all versions combined)10m
Thank you!10m
1 praktische Übung
Certification for honors track2m
Dozenten
Michael D. Ekstrand
Assistant ProfessorDept. of Computer Science, Boise State University
Joseph A Konstan
Distinguished McKnight Professor and Distinguished University Teaching ProfessorComputer 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 die Spezialisierung Empfehlungsdienste
This Specialization covers all the fundamental techniques in recommender systems, from non-personalized and project-association recommenders through content-based and collaborative techniques. Designed to serve both the data mining expert and the data literate marketing professional, the courses offer interactive, spreadsheet-based exercises to master different algorithms along with an honors track where learners can go into greater depth using the LensKit open source toolkit. A 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?
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.
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
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.
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
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