Dans ce cours, vous apprendrez une variété de techniques de factorisation matricielle et d'apprentissage automatique hybride pour les systèmes de recommandation. En commençant par la factorisation matricielle de base, vous comprendrez à la fois l'intuition et les détails pratiques de la construction de systèmes de recommandation basés sur la réduction de la dimensionnalité de l'espace de préférence de l'utilisateur et du produit. Vous découvrirez ensuite des techniques qui combinent les forces de différents algorithmes pour créer de puissants systèmes de recommandation hybrides.
Factorisation des matrices et techniques avancées
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Factorisation des matrices et techniques avancées
Ce cours fait partie de Spécialisation "Systèmes de recommandation"
Instructeurs : Michael D. Ekstrand
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190 avis
1 semaine à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Machine Learning Algorithms
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Dimensionality Reduction
- Catégorie : Linear Algebra
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Algorithms
- Catégorie : Machine Learning
Détails à connaître
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Évaluations
7 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Systèmes de recommandation"
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University of Minnesota
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Sungkyunkwan University
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
- 5 stars
54,73 %
- 4 stars
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Affichage de 3 sur 190
AG
Révisé le 9 juin 2018
Programming Assignments are not clear enough and the quiz for the last one seems to be a bit off.
HL
Révisé le 2 janv. 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)
LL
Révisé le 18 juil. 2017
great courses! They invite a lot of interviews to let me understand the sea of recommend system!
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