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Empfehlungssysteme in der Google Cloud

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Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.5

(484 Bewertungen)

Stufe Fortgeschritten
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
Flexibler Zeitplan
1 Woche bei 10 Stunden eine Woche
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
83%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
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Was Sie lernen werden

  • Entwicklung einer inhaltsbasierten Empfehlungsmaschine.

  • Implementierung einer Empfehlungsmaschine für Kollaboratives Filtern.

  • Aufbau einer hybriden Empfehlungsmaschine mit Einbettung von Benutzern und Inhalten.

  • Einsatz von Techniken des Bestärkenden Lernens für kontextbezogene Bandits im Rahmen von Empfehlungen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
  • Kategorie: Prädiktive Modellierung
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
  • Kategorie: Reinforcement Learning
  • Kategorie: Künstliche neuronale Netze
  • Kategorie: Algorithmen
  • Kategorie: AI-Personalisierung
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Google Cloud-Platform
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen

Wichtige Details

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5 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Fortgeschrittenes maschinelles Lernen in der Google Cloud
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 7 Module

Dieses Modul bietet eine Vorschau auf die im Kurs behandelten Themen.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Lektüre

Dieses Modul definiert, was Empfehlungssysteme sind, gibt einen Überblick über die verschiedenen Arten von Empfehlungssystemen und erörtert häufige Probleme, die bei der Entwicklung von Empfehlungssystemen auftreten.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 Diskussionsthema

Dieses Modul zeigt Ihnen, wie Sie ein Empfehlungssystem mit Hilfe von Nutzer- und Artikelmerkmalen aufbauen und wie Sie Qwiklabs verwenden, um jedes Ihrer Labs mit Google Cloud durchzuführen.

Das ist alles enthalten

9 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element

Dieses Modul zeigt, wie die Daten der Interaktionen zwischen Benutzern und Artikeln von vielen verschiedenen Benutzern kombiniert werden können, um die Qualität der Vorhersagen zu verbessern.

Das ist alles enthalten

13 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element

Dieses Modul zeigt, wie verschiedene Empfehlungssysteme als Teil eines hybriden Ansatzes kombiniert werden können.

Das ist alles enthalten

13 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element

Dieses Modul stellt die Ziele des Reinforcement Learning vor und zeigt, wo Reinforcement Learning in das maschinelle Lernen passt.

Das ist alles enthalten

10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element

In diesem Modul werden die in diesem Kurs behandelten Themen wiederholt.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Lektüre

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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

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484 Bewertungen

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AB
5

Geprüft am 10. Dez. 2020

RL
5

Geprüft am 2. Mai 2020

SC
5

Geprüft am 13. Dez. 2019

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Häufig gestellte Fragen