In diesem Kurs lernen Sie eine Vielzahl von Techniken der Matrixfaktorisierung und des hybriden maschinellen Lernens für Empfehlungssysteme kennen. Beginnend mit der grundlegenden Matrixfaktorisierung werden Sie sowohl die Intuition als auch die praktischen Details des Aufbaus von Empfehlungssystemen verstehen, die auf der Verringerung der Dimensionalität des Präferenzraums zwischen Nutzer und Produkt basieren. Anschließend lernen Sie Techniken kennen, die die Stärken verschiedener Algorithmen zu leistungsstarken hybriden Empfehlungssystemen kombinieren.
Matrixfaktorisierung und fortgeschrittene Techniken
Erweitern Sie Ihre Kenntnisse mit Coursera Plus für 239 $/Jahr (normalerweise 399 $). Jetzt sparen.
Matrixfaktorisierung und fortgeschrittene Techniken
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Empfehlungssysteme“
Dozenten: Michael D. Ekstrand
15.968 bereits angemeldet
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
190 Bewertungen
1 Woche zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Dimensionality Reduction
- Kategorie: Machine Learning Algorithms
- Kategorie: Algorithms
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Linear Algebra
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
Bewertungen
7 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Empfehlungssysteme“
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
- 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
Lehrkraftbewertungen
(8 Bewertungen)
Mehr von Maschinelles Lernen entdecken
28DIGITAL
University of Minnesota
University of Minnesota
Sungkyunkwan University
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
- 5 stars
54,73 %
- 4 stars
32,10 %
- 3 stars
7,89 %
- 2 stars
4,21 %
- 1 star
1,05 %
Zeigt 3 von 190 an
SL
Geprüft am 11. Sep. 2019
It will be great, if we can do honor's track with Python or R
HL
Geprüft am 2. Jan. 2021
Really enjoyed the course!One suggestion I have is to blend in even more advanced techniques such as using neural networks (e.g. NCF)
AG
Geprüft am 9. Juni 2018
Programming Assignments are not clear enough and the quiz for the last one seems to be a bit off.
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,