In diesem Kurs lernen Sie die grundlegenden Techniken zur Erstellung von personalisierten Empfehlungen durch Nearest-Neighbor-Techniken kennen. Zunächst lernen Sie das User-User Collaborative Filtering kennen, einen Algorithmus, der andere Personen mit ähnlichen Vorlieben wie ein Zielbenutzer identifiziert und deren Bewertungen kombiniert, um Empfehlungen für diesen Benutzer zu erstellen. Sie werden Variationen des User-User-Algorithmus erkunden und implementieren und die Vor- und Nachteile des allgemeinen Ansatzes untersuchen. Anschließend lernen Sie den weit verbreiteten Item-Item Collaborative Filtering Algorithmus kennen, der globale Produktassoziationen anhand von Nutzerbewertungen identifiziert, aber diese Produktassoziationen nutzt, um personalisierte Empfehlungen auf der Grundlage der eigenen Produktbewertungen eines Nutzers zu geben.
Kollaborative Filterung durch den nächsten Nachbarn
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Kollaborative Filterung durch den nächsten Nachbarn
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Empfehlungssysteme“
Dozenten: Joseph A Konstan
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Bei enthalten
308 Bewertungen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Korrelationsanalyse
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Data Mining
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: AI-Personalisierung
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7 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 6 Module
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Geprüft am 30. März 2019
Thank you so very much to open my eye see more view of recommendation field not only algorithms but use case and many trouble-shooting in worldwide business, moreover interview with noble professor.
Geprüft am 7. Juli 2019
Great learning experience about collaborative filtering!
Geprüft am 11. Dez. 2019
i found this course very helpful and informative. it explains the theory while providing real-world examples on recommender systems. the assignment helps in clearing up any confusion with the material
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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