Ce cours, qui est conçu pour servir de premier cours dans la spécialisation Systèmes de recommandation, introduit le concept de systèmes de recommandation, examine plusieurs exemples en détail, et vous conduit à travers la recommandation non personnalisée en utilisant des statistiques sommaires et des associations de produits, des recommandations basiques basées sur des stéréotypes ou démographiques, et des recommandations de filtrage basées sur le contenu.
Introduction aux systèmes de recommandation : Non-personnalisés et basés sur le contenu
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Introduction aux systèmes de recommandation : Non-personnalisés et basés sur le contenu
Ce cours fait partie de Spécialisation Systèmes de recommandation
Instructeurs : Joseph A Konstan
39 022 déjà inscrits
Inclus avec 
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4.4
(644 avis)
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
Planning flexible
Env. 23 heures
Apprenez à votre propre rythme
89%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Statistiques sommaires
- Catégorie : Fréquence inverse des documents (TF-IDF)
- Catégorie : Microsoft Excel
- Catégorie : Systèmes de recommandation
Détails à connaître
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Évaluations
12 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 6 modules dans ce cours
Ce bref module introduit le sujet des systèmes de recommandation (y compris en plaçant la technologie dans un contexte historique) et donne un aperçu de la structure et de la couverture du cours et de la spécialisation.
Inclus
2 vidéos1 lecture
Ce module présente les systèmes de recommandation de manière plus approfondie. Il comprend une taxonomie détaillée des types de systèmes de recommandation, ainsi que des visites de deux systèmes fortement dépendants de la technologie de recommandation : MovieLens et Amazon.com. La dernière leçon comporte une évaluation introductive pour s'assurer que vous comprenez les concepts fondamentaux des recommandations avant d'apprendre à les calculer.
Inclus
9 vidéos2 lectures2 devoirs
Dans ce module, vous apprendrez plusieurs techniques pour des recommandations non ou légèrement personnalisées, y compris comment utiliser des statistiques sommaires significatives, comment calculer des recommandations d'association de produits et comment explorer l'utilisation de données démographiques comme moyen de personnalisation légère. Il y a à la fois un devoir (essayer ces techniques dans une feuille de calcul) et un quiz pour tester votre compréhension.
Inclus
7 vidéos5 lectures8 devoirs1 devoir de programmation
Le thème suivant de ce cours est le filtrage basé sur le contenu, une technique de personnalisation basée sur la construction d'un profil d'intérêts personnels. Répartis sur deux semaines, vous apprendrez et pratiquerez les techniques de base du filtrage basé sur le contenu et explorerez ensuite une variété d'interfaces avancées et de techniques de calcul basées sur le contenu utilisées dans les systèmes de recommandation.
Inclus
8 vidéos
Les évaluations pour le filtrage basé sur le contenu comprennent un devoir où vous calculez trois types de profil et de prédiction en utilisant une feuille de calcul, ainsi qu'un quiz sur les sujets abordés. Le devoir se compose de trois parties : un devoir écrit, une introduction vidéo et un "quiz" dans lequel vous fournissez des réponses à partir de votre travail, qui seront automatiquement notées.
Inclus
2 vidéos3 lectures2 devoirs1 devoir de programmation
Nous terminons ce cours par un ensemble de notations mathématiques qui nous seront utiles lorsque nous aborderons un éventail plus large de systèmes de recommandation (dans les cours ultérieurs de cette spécialisation).
Inclus
2 vidéos1 lecture
Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
4.6 (60 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Apprentissage automatique
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
Affichage de 3 sur 644
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644 avis
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Foire Aux Questions
Cette spécialisation est une extension substantielle et une mise à jour de notre cours d'introduction original. Il comprend environ 60% de cours nouveaux et étendus et la plupart des nouveaux devoirs et évaluations. Ce cours a spécifiquement ajouté du matériel sur les recommandeurs stéréotypés et démographiques et sur les techniques avancées dans la recommandation basée sur le contenu.
L'accès aux cours et aux devoirs dépend de votre type d'inscription. Si vous suivez un cours en mode audit, vous pourrez consulter gratuitement la plupart des supports de cours. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter l'expérience de certificat, pendant ou après votre audit. Si vous ne voyez pas l'option d'audit :
Il se peut que le cours ne propose pas d'option d'audit. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière.
Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat" à la place. Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la Specializations, et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page de réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez uniquement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez auditer le cours gratuitement.