Der Kurs Grundlagen der Empfehlungssysteme führt Sie in die führenden Ansätze der Empfehlungssysteme ein. Die beschriebenen Techniken berühren sowohl kollaborative als auch inhaltsbasierte Ansätze und umfassen die wichtigsten Algorithmen, die zur Erstellung von Empfehlungen verwendet werden. Sie lernen, wie diese funktionieren, wie man sie einsetzt und wie man sie bewertet, wobei die Vorteile und Grenzen der verschiedenen Empfehlungssysteme aufgezeigt werden.


Grundlegende Empfehlungssysteme


43 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Sie werden in der Lage sein, ein einfaches Empfehlungssystem zu erstellen.
Sie können die Familie der Empfehlungssysteme auswählen, die am besten zu Ihren Eingabedaten, Zielen und Bedürfnissen passt.
Sie lernen, wie Sie die richtigen Evaluierungsaktivitäten identifizieren, um die Qualität eines Empfehlungssystems auf der Grundlage von Zielen und Bedürfnissen zu messen.
Sie werden in der Lage sein, die Vorteile und Grenzen verschiedener Techniken für Empfehlungssysteme in unterschiedlichen Szenarien aufzuzeigen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: AI-Personalisierung
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
- Kategorie: Leistungsoptimierung
- Kategorie: Verantwortungsvolle AI
- Kategorie: Daten-Ethik
- Kategorie: Feinabstimmung
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Systemanforderungen
- Kategorie: Entwurf von Systemen
- Kategorie: Innovation
Wichtige Details

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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Dozent

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Geprüft am 24. Okt. 2020
There is a nice introduction to recommender systems field
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.






