In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Empfehlungssysteme bewerten können. Sie werden sich mit verschiedenen Metriken vertraut machen, darunter solche zur Messung der Vorhersagegenauigkeit, der Ranggenauigkeit, der Entscheidungsunterstützung und anderer Faktoren wie Vielfalt, Produktabdeckung und Serendipität. Sie werden lernen, wie sich die verschiedenen Metriken auf unterschiedliche Benutzer- und Unternehmensziele beziehen. Sie werden auch lernen, wie man Offline-Evaluierungen rigoros durchführt (d.h. wie man Daten vorbereitet und Stichproben nimmt und wie man die Ergebnisse zusammenfasst). Und Sie lernen etwas über die (experimentelle) Online-Evaluierung. Am Ende dieses Kurses verfügen Sie über das nötige Handwerkszeug, um verschiedene Alternativen für Empfehlungssysteme für eine Vielzahl von Anwendungen zu vergleichen.
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Empfehlungssysteme: Bewertung und Metriken
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Empfehlungssysteme
Dozenten: Michael D. Ekstrand
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
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Dozenten
Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren
University of California, Davis
Johns Hopkins University
University of California, Santa Cruz
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Geprüft am 18. Juli 2017
Geprüft am 13. Dez. 2019
Geprüft am 4. Dez. 2022
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