University of Minnesota
Introduction aux systèmes de recommandation : Non-personnalisés et basés sur le contenu

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University of Minnesota

Introduction aux systèmes de recommandation : Non-personnalisés et basés sur le contenu

Joseph A Konstan
Michael D. Ekstrand

Instructeurs : Joseph A Konstan

38 949 déjà inscrits

Inclus dans le siteCoursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
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
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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

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation Systèmes de recommandation
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable
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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)
Joseph A Konstan
University of Minnesota
11 Cours210 201 apprenants
Michael D. Ekstrand
University of Minnesota
6 Cours109 288 apprenants

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

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4.4

644 avis

  • 5 stars

    60,31 %

  • 4 stars

    29,45 %

  • 3 stars

    6,35 %

  • 2 stars

    2,01 %

  • 1 star

    1,86 %

AS
4

Révisé le 15 août 2019

DP
5

Révisé le 7 déc. 2017

YW
5

Révisé le 2 nov. 2016

Emplacement réservé

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