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
Matrixfaktorisierung und fortgeschrittene Techniken
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Empfehlungssysteme“
Dozenten: Michael D. Ekstrand
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unter 10 Stunden pro Woche
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
- Kategorie: Lineare Algebra
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Maschinelles Lernen
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Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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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.
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)
AK
Geprüft am 13. Aug. 2017
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