Dans ce cours, vous apprendrez les techniques fondamentales pour faire des recommandations personnalisées à l'aide des techniques de plus proche voisin. Vous apprendrez tout d'abord le filtrage collaboratif utilisateur-utilisateur, un algorithme qui identifie d'autres personnes ayant des goûts similaires à ceux d'un utilisateur cible et qui combine leurs évaluations pour faire des recommandations à cet utilisateur. Vous explorerez et mettrez en œuvre des variantes de l'algorithme utilisateur-utilisateur et étudierez les avantages et les inconvénients de l'approche générale. Vous apprendrez ensuite l'algorithme de filtrage collaboratif item-item, très répandu, qui identifie les associations globales de produits à partir des évaluations des utilisateurs, mais utilise ces associations de produits pour fournir des recommandations personnalisées basées sur les évaluations des produits d'un utilisateur.
Filtrage collaboratif par le plus proche voisin
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Filtrage collaboratif par le plus proche voisin
Ce cours fait partie de Spécialisation "Systèmes de recommandation"
Instructeurs : Joseph A Konstan
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308 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Apprentissage non supervisé
- Catégorie : Personnalisation de l'IA
- Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Analyse de corrélation
- Catégorie : Exploration de données
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
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7 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
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Offert par
En savoir plus sur Apprentissage automatique
Statut : Essai gratuitUniversity of Minnesota
Statut : Essai gratuitUniversity of Minnesota
Statut : PrévisualisationSungkyunkwan University
28DIGITAL
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
54,54 %
- 4 stars
28,57 %
- 3 stars
11,36 %
- 2 stars
2,59 %
- 1 star
2,92 %
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Révisé le 19 juil. 2017
a great class, I learned some insight in these algorithms
Révisé le 2 août 2017
Loved it...many thanks Prof. Joe for bringing this content to Coursera
Révisé le 30 mars 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.
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