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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- Kategorie: Algorithmen
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- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
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Unterrichtet in Englisch
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DD
Geprüft am 9. Jan. 2021
Very good. Per closing comments, it probably needs an update (since 2016) as this is active, progressive area.
LL
Geprüft am 18. Juli 2017
great courses! They invite a lot of interviews to let me understand the sea of recommend system!
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.
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