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
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4.3
(186 avis)
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7 devoirs
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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
Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
4.9 (8 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Apprentissage automatique
University of Colorado Boulder
Johns Hopkins University
Alberta Machine Intelligence Institute
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Larry W.
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Chaitanya A.
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Avis des étudiants
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