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
Ce cours fait partie de Spécialisation Systèmes de recommandation
Instructeurs : Michael D. Ekstrand
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Avis des étudiants
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Révisé le 18 juil. 2017
wonderful!!! They teach a lot what I did not expect!
Révisé le 13 déc. 2019
Wonderful course provide realtime examples of the pros and cons of each approach and metric, very useful and enjoyable
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.
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