Dans ce cours, vous apprendrez à évaluer les systèmes de recommandation. Vous vous familiariserez avec plusieurs familles de mesures, y compris celles qui mesurent la précision de la prédiction, la précision du classement, l'aide à la décision et d'autres facteurs tels que la diversité, la couverture des produits et la sérendipité. Vous apprendrez comment les différentes mesures sont liées aux différents objectifs des utilisateurs et de l'entreprise. Vous apprendrez également à mener rigoureusement des évaluations hors ligne (c'est-à-dire comment préparer et échantillonner les données, et comment agréger les résultats). Enfin, vous vous familiariserez avec l'évaluation en ligne (expérimentale). À l'issue de ce cours, vous disposerez des outils nécessaires pour comparer différentes alternatives de systèmes de recommandation pour une grande variété d'utilisations.

Systèmes de recommandation : Évaluation et mesures
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Systèmes de recommandation : Évaluation et mesures
Ce cours fait partie de Spécialisation "Systèmes de recommandation"


Instructeurs : Michael D. Ekstrand
13 990 déjà inscrits
Inclus avec
236 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Product Assortment
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Decision Support Systems
- Catégorie : Benchmarking
- Catégorie : Business Metrics
- Catégorie : Data Collection
- Catégorie : Data Validation
- Catégorie : A/B Testing
- Catégorie : Performance Measurement
- Catégorie : Predictive Analytics
- Catégorie : Performance Metric
- Catégorie : User Feedback
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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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Felipe M.

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Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
55,93 %
- 4 stars
29,23 %
- 3 stars
11,44 %
- 2 stars
2,54 %
- 1 star
0,84 %
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Révisé le 30 juil. 2024
Great course. They have taught me a lot about metrics and case studies to use metrics.
Révisé le 4 déc. 2022
It was a great course! Everyone from variety of backgrounds like MS/PhD students or industry professionals that has basic Information Retrieval and ML knowledge could understand the course content.
Révisé le 15 juil. 2017
A lot of very in detail theories and metrics. I wish it could have more hands on experience.

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