In diesem Kurs lernen Sie die grundlegenden Techniken zur Erstellung von personalisierten Empfehlungen durch Nearest-Neighbor-Techniken kennen. Zunächst lernen Sie das User-User Collaborative Filtering kennen, einen Algorithmus, der andere Personen mit ähnlichen Vorlieben wie ein Zielbenutzer identifiziert und deren Bewertungen kombiniert, um Empfehlungen für diesen Benutzer zu erstellen. Sie werden Variationen des User-User-Algorithmus erkunden und implementieren und die Vor- und Nachteile des allgemeinen Ansatzes untersuchen. Anschließend lernen Sie den weit verbreiteten Item-Item Collaborative Filtering Algorithmus kennen, der globale Produktassoziationen anhand von Nutzerbewertungen identifiziert, aber diese Produktassoziationen nutzt, um personalisierte Empfehlungen auf der Grundlage der eigenen Produktbewertungen eines Nutzers zu geben.
Kollaborative Filterung durch den nächsten Nachbarn
Kollaborative Filterung durch den nächsten Nachbarn
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Empfehlungssysteme“
Dozenten: Joseph A Konstan
15.362 bereits angemeldet
Bei enthalten
308 Bewertungen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Manipulation
- Kategorie: Algorithms
- Kategorie: Machine Learning Algorithms
- Kategorie: Data Mining
- Kategorie: AI Personalization
- Kategorie: Predictive Modeling
- Kategorie: Applied Machine Learning
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Collaborative Software
Wichtige Details
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
7 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 6 Module
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
Dozenten
Mehr von Maschinelles Lernen entdecken
University of Minnesota
Sungkyunkwan University
University of Minnesota
University of Minnesota
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Bewertungen von Lernenden
- 5 stars
54,54 %
- 4 stars
28,57 %
- 3 stars
11,36 %
- 2 stars
2,59 %
- 1 star
2,92 %
Zeigt 3 von 308 an
Geprüft am 11. Dez. 2019
i found this course very helpful and informative. it explains the theory while providing real-world examples on recommender systems. the assignment helps in clearing up any confusion with the material
Geprüft am 12. Dez. 2017
everything best. But technical support in Forum and when a student needs help when he is learning in Vienna alone is the worstthanks very much !
Geprüft am 23. Okt. 2016
I think this is very useful for introductory, but it lacks some references for who wants go deeper.
Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus
Unbegrenzter Zugang zu 10,000+ Weltklasse-Kursen, praktischen Projekten und berufsqualifizierenden Zertifikatsprogrammen - alles in Ihrem Abonnement enthalten
Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.
Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online
Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.
Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,