Dans ce cours, vous apprendrez une variété de techniques de factorisation matricielle et d'apprentissage automatique hybride pour les systèmes de recommandation. En commençant par la factorisation matricielle de base, vous comprendrez à la fois l'intuition et les détails pratiques de la construction de systèmes de recommandation basés sur la réduction de la dimensionnalité de l'espace de préférence de l'utilisateur et du produit. Vous découvrirez ensuite des techniques qui combinent les forces de différents algorithmes pour créer de puissants systèmes de recommandation hybrides.
Factorisation des matrices et techniques avancées
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Factorisation des matrices et techniques avancées
Ce cours fait partie de Spécialisation Systèmes de recommandation
Instructeurs : Michael D. Ekstrand
15 906 déjà inscrits
Inclus avec
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4.3
(189 avis)
1 semaine à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Mathématiques avancées
- Catégorie : Algèbre linéaire
- Catégorie : Réduction de dimensionnalité
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Détails à connaître
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Évaluations
7 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 6 modules dans ce cours
Inclus
1 vidéo
Il s'agit d'un module de deux semaines en deux parties sur les techniques de recommandation par factorisation de matrices. Il comprend un devoir et un quiz (tous deux à rendre au cours de la deuxième semaine), ainsi qu'un devoir d'honneur (également à rendre au cours de la deuxième semaine). Veuillez suivre votre rythme avec attention - il sera difficile de terminer le module en deux semaines si vous ne commencez pas les devoirs au cours de la première semaine.
Inclus
5 vidéos1 lecture
Inclus
2 vidéos2 lectures5 devoirs1 devoir de programmation
Il s'agit d'un module de deux semaines en trois parties sur les algorithmes de recommandation hybrides et d'apprentissage automatique, ainsi que sur les techniques de recommandation avancées. Il comprend un quiz (à rendre au cours de la deuxième semaine), et un devoir d'honneur (également à rendre au cours de la deuxième semaine). Veuillez suivre votre rythme avec attention - il sera difficile de terminer le module d'honneur en deux semaines si vous ne commencez pas les devoirs au cours de la première semaine.
Inclus
6 vidéos
Inclus
3 vidéos
Inclus
7 vidéos1 lecture2 devoirs1 devoir de programmation
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Évaluations de l’enseignant
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Étudiant(e) depuis 2018
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Jennifer J.
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Larry W.
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Chaitanya A.
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Avis des étudiants
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AG
4
Révisé le 9 juin 2018
Programming Assignments are not clear enough and the quiz for the last one seems to be a bit off.
HL
5
Révisé le 2 janv. 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)
DD
4
Révisé le 9 janv. 2021
Very good. Per closing comments, it probably needs an update (since 2016) as this is active, progressive area.
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