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
状态：免费试用University of Minnesota
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
状态：免费试用您将获得的技能: 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
状态：免费试用University of Minnesota
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
状态：新状态：免费试用Packt
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
状态：免费试用DeepLearning.AI
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
状态：新状态：免费试用您将获得的技能: 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
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状态：预览Sungkyunkwan University
您将获得的技能: Scalability, Deep Learning, AI Personalization, Data Mining, Data Processing, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Algorithms, Model Evaluation
28DIGITAL
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
状态：免费试用IBM
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
状态：免费试用多位教师
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
状态：免费试用University of Minnesota
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
状态：免费试用您将获得的技能: 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
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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
