In diesem Kurs lernen Sie eine Vielzahl von Techniken der Matrixfaktorisierung und des hybriden maschinellen Lernens für Empfehlungssysteme kennen. Beginnend mit der grundlegenden Matrixfaktorisierung werden Sie sowohl die Intuition als auch die praktischen Details des Aufbaus von Empfehlungssystemen verstehen, die auf der Verringerung der Dimensionalität des Präferenzraums zwischen Nutzer und Produkt basieren. Anschließend lernen Sie Techniken kennen, die die Stärken verschiedener Algorithmen zu leistungsstarken hybriden Empfehlungssystemen kombinieren.
Matrixfaktorisierung und fortgeschrittene Techniken
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Matrixfaktorisierung und fortgeschrittene Techniken
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Empfehlungssysteme“
Dozenten: Michael D. Ekstrand
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unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Lineare Algebra
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7 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
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Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
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„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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AG
Geprüft am 9. Juni 2018
Programming Assignments are not clear enough and the quiz for the last one seems to be a bit off.
HL
Geprüft am 2. Jan. 2021
Really enjoyed the course!One suggestion I have is to blend in even more advanced techniques such as using neural networks (e.g. NCF)
LL
Geprüft am 18. Juli 2017
great courses! They invite a lot of interviews to let me understand the sea of recommend system!
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