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University of Illinois Urbana-Champaign

Textabfrage und Suchmaschinen

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Data Mining

58.977 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.5

(952 Bewertungen)

Es dauert 30 Stunden
3 Wochen bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
90%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Informationsbeschaffung (IR)
  • Kategorie: Dokumentenabruf
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Empfehlungssysteme

Wichtige Details

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Bewertungen

14 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Data Mining
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 7 Module

Sie werden mit dem Kurs, Ihren Klassenkameraden und unserer Lernumgebung vertraut gemacht. Die Orientierung wird Ihnen auch helfen, die für den Kurs erforderlichen technischen Kenntnisse zu erwerben.

Das ist alles enthalten

2 Videos6 Lektüren2 Aufgaben1 Plug-in

In dieser Woche lernen Sie Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache kennen, die die Grundlage für alle Arten von Textverarbeitungsanwendungen bilden, sowie das Konzept eines Abrufmodells und die Grundidee des Vektorraummodells.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

In den Lektionen dieser Woche lernen Sie, wie das Vektorraummodell im Detail funktioniert, die wichtigsten Heuristiken, die bei der Entwicklung einer Suchfunktion für die Einstufung von Dokumenten in Bezug auf eine Abfrage verwendet werden, und wie man ein Information Retrieval System (d.h. eine Suchmaschine) implementiert, einschließlich der Erstellung eines invertierten Index und der schnellen Bewertung von Dokumenten für eine Abfrage.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

In den Lektionen dieser Woche lernen Sie, wie man ein Information Retrieval System (eine Suchmaschine) evaluiert. Dazu gehören die grundlegenden Maßstäbe für die Evaluierung einer Reihe von abgerufenen Ergebnissen und die wichtigsten Maßstäbe für die Evaluierung einer Rangliste, einschließlich der durchschnittlichen Präzision (AP) und des normalisierten diskontierten kumulativen Gewinns (nDCG), sowie praktische Fragen der Evaluierung, einschließlich statistischer Signifikanztests und Pooling.

Das ist alles enthalten

6 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 Programmieraufgabe

In den Lektionen dieser Woche lernen Sie probabilistische Retrievalmodelle und statistische Sprachmodelle kennen, insbesondere die Details der Abfragelikelihood-Retrievalfunktion mit zwei spezifischen Glättungsmethoden und wie die Abfragelikelihood-Retrievalfunktion mit den im Vektorraummodell verwendeten Retrievalheuristiken verbunden ist.

Das ist alles enthalten

7 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

In den Lektionen dieser Woche lernen Sie Feedback-Techniken im Information Retrieval kennen, darunter die Rocchio-Feedback-Methode für das Vektorraummodell und ein Mischmodell für Feedback mit Sprachmodellen. Außerdem lernen Sie, wie Web-Suchmaschinen funktionieren, einschließlich Web-Crawling, Web-Indexierung und wie Links zwischen Webseiten zur Bewertung von Webseiten genutzt werden können.

Das ist alles enthalten

8 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

In den Lektionen dieser Woche lernen Sie, wie maschinelles Lernen verwendet werden kann, um mehrere Bewertungsfaktoren zu kombinieren, um die Einstufung von Dokumenten in der Websuche zu optimieren (d.h. Lernen, um zu ranken), und lernen Techniken kennen, die in Empfehlungssystemen (auch Filtersysteme genannt) verwendet werden, einschließlich inhaltsbasierter Empfehlung/Filterung und kollaborativer Filterung. Sie werden auch die Möglichkeit haben, den gesamten Kurs zu überprüfen.

Das ist alles enthalten

10 Videos1 Lektüre2 Aufgaben1 Programmieraufgabe1 Plug-in

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.4 (87 Bewertungen)
ChengXiang Zhai
University of Illinois Urbana-Champaign
4 Kurse104.141 Lernende

von

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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952 Bewertungen

  • 5 stars

    65,89 %

  • 4 stars

    23,60 %

  • 3 stars

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  • 2 stars

    1,67 %

  • 1 star

    2,09 %

PE
4

Geprüft am 16. Sep. 2019

GS
5

Geprüft am 18. Mai 2020

WP
4

Geprüft am 27. Mai 2017

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Häufig gestellte Fragen