Über diesen Kurs

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Ca. 7 Stunden zum Abschließen
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University of Minnesota

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

14 Minuten zum Abschließen

Preface

14 Minuten zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 14 min)
2 Videos
The Goals of Evaluation10m
2 Stunden zum Abschließen

Basic Prediction and Recommendation Metrics

2 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 57 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
5 Videos
Prediction Accuracy Metrics12m
Decision Support Metrics16m
Rank-Aware Top-N Metrics18m
Assignment Intro Video2m
1 Lektüre
Metric Computation Assignment Instructions10m
1 praktische Übung
Basic Prediction and Recommendation Metrics Assignment30m
Woche
2

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

Advanced Metrics and Offline Evaluation

2 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 76 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
6 Videos
Additional Item and List-Based Metrics18m
Experimental Protocols13m
Unary Data Evaluation11m
Temporal Evaluation of Recommenders (Interview with Neal Lathia)12m
Programming Assignment Introduction8m
1 Lektüre
Evaluating Recommenders10m
2 praktische Übungen
Offline Evaluation and Metrics Quiz30m
Programming Assignment Quiz30m
Woche
3

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

Online Evaluation

2 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 66 min)
4 Videos
Usage Logs and Analysis10m
A/B Studies (Field Experiments)11m
User-Centered Evaluation (Interview with Bart Knijnenburg)25m
1 praktische Übung
Online Evaluation Quiz30m
Woche
4

Woche 4

1 Stunde zum Abschließen

Evaluation Design

1 Stunde zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 31 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
3 Videos
Case Examples17m
Assignment Intro Video2m
2 Lektüren
Intro to Assignment: Evaluation Design Cases10m
Quiz Debrief10m
1 praktische Übung
Assignment: Evaluation Design Cases30m

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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....
Empfehlungsdienste

Häufig gestellte Fragen

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