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
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 : Model Evaluation
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Linear Algebra
- Catégorie : Dimensionality Reduction
- Catégorie : Algorithms
- Catégorie : Machine Learning Algorithms
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7 devoirs
Enseigné en Anglais
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’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.’
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SL
Révisé le 11 sept. 2019
It will be great, if we can do honor's track with Python or R
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)
DD
Révisé le 9 janv. 2021
Very good. Per closing comments, it probably needs an update (since 2016) as this is active, progressive area.
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