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推荐系统课程

推荐系统课程可以帮助您学习协作过滤、基于内容的过滤以及个性化的混合方法。您可以掌握数据分析、用户行为建模和 Algorithm 评估方面的技能。许多课程都会介绍 Scikit-learn 和 TensorFlow 等支持实现机器学习算法的 Python 库等工具,以及管理大型数据集和用户交互的框架。


热门推荐系统课程和认证


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    U

    University of Minnesota

    推荐系统

    您将获得的技能: 模型评估, 制定基准, 业务指标, 机器学习算法, 性能指标, 分类学, 分析, 降维, 数据收集, 电子表格软件, 预测分析, 决策支持系统, 预测建模, 机器学习, 应用机器学习, 绩效衡量, Data Validation, AI 个性化服务, A/B 测试, 探索性数据分析

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    P

    Packt

    Recommender Systems Complete Course Beginner to Advanced

    您将获得的技能: Recurrent Neural Networks (RNNs), Tensorflow, Natural Language Processing, Deep Learning, Predictive Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, Artificial Neural Networks, Machine Learning, Embeddings, Data Preprocessing

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Minnesota

    推荐系统: 评估与衡量标准

    您将获得的技能: 用户反馈, 模型评估, 制定基准, 业务指标, 数据收集, 性能指标, 产品种类, 预测分析, 绩效衡量, 决策支持系统, Data Validation, A/B 测试

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    235 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    P

    Packt

    Recommender Systems

    您将获得的技能: Recurrent Neural Networks (RNNs), Model Evaluation, Apache Spark, Tensorflow, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Preprocessing, Natural Language Processing, AWS SageMaker, Scalability, Applied Machine Learning, Supervised Learning, Dimensionality Reduction, Machine Learning, Pandas (Python Package), Predictive Modeling, Autoencoders, Python Programming, Time Series Analysis and Forecasting, Data Manipulation

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    无监督学习、推荐器、强化学习

    您将获得的技能: 人工智能, 异常检测, 无监督学习, 监督学习, 数据伦理, 深度学习, 降维, 强化学习, Algorithm, 机器学习, 人工神经网络

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    5423 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    E

    EDUCBA

    Mastering Recommendation Systems with Python

    您将获得的技能: Model Evaluation, Data Preprocessing, Feature Engineering, AI Personalization, Applied Machine Learning, Data Science, Machine Learning, Scalability, Data Manipulation, Python Programming, Data Transformation, Pandas (Python Package), Predictive Analytics, Machine Learning Methods, Predictive Modeling, Text Mining, Development Environment, Scikit Learn (Machine Learning Library), Machine Learning Algorithms, NumPy

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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    S

    Sungkyunkwan University

    Recommender Systems

    您将获得的技能: Scalability, Deep Learning, AI Personalization, Data Mining, Data Processing, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Algorithms, Model Evaluation

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    28DIGITAL

    基本推荐系统

    您将获得的技能: 创新, 模型评估, 数据预处理, 负责任的人工智能, 系统设计, 机器学习算法, 数据伦理, 预测建模, 应用机器学习, 系统要求, Algorithm, 数据驱动的决策制定

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
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    43 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    IBM 人工智能工程

    您将获得的技能: Python 程序设计, 检索-增强生成, PyTorch(机器学习库), 视觉转换器(ViT), 计算机视觉, 模型评估, 矢量数据库, 无监督学习, 大型语言模型, Keras(神经网络库), 监督学习, 迁移学习, PySpark, 生成模型架构, Apache Spark, 生成式人工智能, Prompt Engineering, 数据科学, LLM 申请, 机器学习

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    D
    S

    多位教师

    机器学习

    您将获得的技能: 模型评估, 人工智能, 决策树学习, 深度学习, 无监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 张力流, 数据预处理, 监督学习, Jupyter, 强化学习, 随机森林算法, 迁移学习, 预测建模, 数据伦理, 应用机器学习, 分类算法, NumPy, 功能工程, 机器学习

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    3.8万 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Minnesota

    推荐系统简介: 非个性化和基于内容的推荐系统

    您将获得的技能: 描述性统计, 微软Excel, 角色开发, 文本挖掘, 信息架构, 预测分析, Java 编程, 电子表格软件, 计算机编程, Algorithm, 机器学习, 分类学

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    P

    Packt

    Building Recommender Systems with Machine Learning and AI

    您将获得的技能: Apache Spark, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), AWS SageMaker, Scalability, Tensorflow, Dimensionality Reduction, Autoencoders, Applied Machine Learning, Python Programming, Fraud detection, Unsupervised Learning, Data Preprocessing, Model Evaluation, Performance Tuning

    中级 · 课程 · 3-6 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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与 recommender systems 相关的搜索

recommender systems complete course beginner to advanced
recommender systems capstone
recommender systems: evaluation and metrics
recommender systems: an applied approach using deep learning
recommender systems with machine learning
advanced recommender systems
basic recommender systems
building recommender systems with machine learning and ai
1234…454

总之,以下是 10 最受欢迎的 recommender systems 课程

  • 推荐系统: University of Minnesota
  • Recommender Systems Complete Course Beginner to Advanced: Packt
  • 推荐系统: 评估与衡量标准: University of Minnesota
  • Recommender Systems: Packt
  • 无监督学习、推荐器、强化学习: DeepLearning.AI
  • Mastering Recommendation Systems with Python: EDUCBA
  • Recommender Systems: Sungkyunkwan University
  • 基本推荐系统: 28DIGITAL
  • IBM 人工智能工程: IBM
  • 机器学习: DeepLearning.AI

您可以在 Probability And Statistics 中学到的技能

R 语言程序设计(中文版) (19)
推断 (16)
线性回归 (12)
统计分析 (12)
统计推断 (11)
回归分析 (10)
生物统计学 (9)
贝叶斯定理 (7)
逻辑回归 (7)
概率分布 (7)
贝叶斯统计 (6)
医学统计 (6)

关于 Recommender Systems 的常见问题

推荐系统领域的职业多种多样,可以从事数据科学家、Machine Learning 工程师和软件开发人员等职位。这些职位通常涉及设计和实施算法,通过个性化推荐提升用户体验。此外,产品管理和解析方面的职位也会受益于推荐系统方面的知识,因为这些职位需要了解用户行为和数据驱动的决策。随着企业越来越多地依赖数据为其战略提供依据,推荐系统方面的专业知识可以为您打开通往科技及其他领域各种机会的大门。‎

要想有效地从事推荐系统方面的工作,您应该在 Python 或 R 等编程语言方面打下坚实的基础,并熟练掌握数据分析和Machine Learning技术。了解算法、统计和数据挖掘也是必不可少的。熟悉 TensorFlow 或 PyTorch 等工具和框架可以提高您构建和优化推荐系统的能力。此外,解决问题和批判性思维等软技能也很有价值,因为它们有助于分析用户数据和提高推荐准确性。‎

学习推荐系统的一些最佳在线课程包括推荐系统专项课程和高级推荐系统。这些课程涵盖了从基本原理到高级技术的一系列主题,让人全面了解如何构建有效的推荐系统。此外,"利用机器学习和 AI 构建推荐系统"课程提供了将机器学习应用于推荐任务的实用见解。‎

是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上免费开始学习推荐系统:

  1. 免费预览 许多推荐系统课程的第一个 Modulation。这包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

如果您想继续学习、获得推荐系统证书或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。‎

要学习推荐系统,首先要确定自己目前的技能水平和想要重点学习的具体领域。从入门课程开始,如《推荐系统入门》:建立基础知识。随着信心的增强,再学习更高级的课程。参与实践项目,学以致用,并考虑加入在线社区或论坛,与该领域的其他人建立联系。这种合作方式可以增强您的学习体验。‎

推荐系统课程涵盖的典型主题包括协作过滤、基于内容的过滤、混合方法和评估指标。您还将学习用户行为分析、数据预处理以及各种算法的实现。高级课程可能会探索Deep Learning技术及其在推荐系统中的应用。通过了解这些主题,您将掌握设计和实施符合用户需求的有效推荐系统的知识。‎

要对员工进行推荐系统方面的培训和技能提升,《推荐系统初级到高级完整课程》是一个极佳的选择。本课程提供了全面的概述,适合不同技能水平的人员学习。此外,推荐系统:评估与度量》课程侧重于评估推荐算法的有效性,这对于希望增强系统的企业来说至关重要。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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