Der Kurs Grundlagen der Empfehlungssysteme führt Sie in die führenden Ansätze der Empfehlungssysteme ein. Die beschriebenen Techniken berühren sowohl kollaborative als auch inhaltsbasierte Ansätze und umfassen die wichtigsten Algorithmen, die zur Erstellung von Empfehlungen verwendet werden. Sie lernen, wie diese funktionieren, wie man sie einsetzt und wie man sie bewertet, wobei die Vorteile und Grenzen der verschiedenen Empfehlungssysteme aufgezeigt werden.
Grundlegende Empfehlungssysteme
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
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Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
Sie werden in der Lage sein, ein einfaches Empfehlungssystem zu erstellen.
Sie können die Familie der Empfehlungssysteme auswählen, die am besten zu Ihren Eingabedaten, Zielen und Bedürfnissen passt.
Sie lernen, wie Sie die richtigen Evaluierungsaktivitäten identifizieren, um die Qualität eines Empfehlungssystems auf der Grundlage von Zielen und Bedürfnissen zu messen.
Sie werden in der Lage sein, die Vorteile und Grenzen verschiedener Techniken für Empfehlungssysteme in unterschiedlichen Szenarien aufzuzeigen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Algorithms
- Kategorie: Data Preprocessing
- Kategorie: System Requirements
- Kategorie: Systems Design
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Data Ethics
- Kategorie: Responsible AI
- Kategorie: Data-Driven Decision-Making
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Predictive Modeling
- Kategorie: Machine Learning Algorithms
- Kategorie: Innovation
Wichtige Details
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Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
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Larry W.
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RT
Geprüft am 24. Okt. 2020
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