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.
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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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Il y a 6 modules dans ce cours
Notez que ce cours est structuré en tranches de deux semaines. La première partie se concentre sur le filtrage collaboratif utilisateur-utilisateur ; la seconde partie sur le filtrage collaboratif élément-élément. Chaque partie comprend la plupart des cours magistraux pendant la première semaine, et les devoirs/quiz et les sujets avancés pendant la deuxième semaine. Nous encourageons les apprenants à traiter chaque partie de deux semaines comme une unité, en commençant les devoirs dès qu'ils estiment avoir appris suffisamment de choses pour continuer.
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Instructeurs
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Apprentissage automatique
O.P. Jindal Global University
DeepLearning.AI
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Avis des étudiants
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