Le cours Basic Recommender Systems vous présente les principales approches en matière de systèmes de recommandation. Les techniques décrites touchent à la fois les approches collaboratives et les approches basées sur le contenu et incluent les algorithmes les plus importants utilisés pour fournir des recommandations. Vous apprendrez comment ils fonctionnent, comment les utiliser et comment les évaluer, en soulignant les avantages et les limites des différents systèmes de recommandation.


Systèmes de recommandation de base


43 avis
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Vous serez en mesure de construire un système de recommandation de base.
Vous pourrez choisir la famille de systèmes de recommandation qui convient le mieux au type de données d'entrée, aux objectifs et aux besoins.
Vous apprendrez à identifier les activités d'évaluation correctes pour mesurer la qualité d'un système de recommandation, en fonction des objectifs et des besoins.
Vous serez en mesure de souligner les avantages et les limites des différentes techniques pour les systèmes de recommandation dans différents scénarios.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Innovation
- Catégorie : Algorithms
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : System Requirements
- Catégorie : Data-Driven Decision-Making
- Catégorie : Machine Learning Algorithms
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Data Ethics
- Catégorie : Responsible AI
- Catégorie : Systems Design
- Catégorie : Data Preprocessing
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Felipe M.

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Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
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Révisé le 24 oct. 2020
There is a nice introduction to recommender systems field

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