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Systèmes de recommandation sur Google Cloud
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Google Cloud Training

Instructeur : Google Cloud Training

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Inclus avec Coursera Plus

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(484 avis)

niveau Avancées
Conçu pour les professionnels de ce secteur
Planning flexible
1 semaine à 10 heures une semaine
Apprenez à votre propre rythme
83%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
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Ce que vous apprendrez

  • Concevoir un moteur de recommandation basé sur le contenu.

  • Mettre en œuvre un moteur de recommandation par filtrage collaboratif.

  • Construire un moteur de recommandation hybride avec l'intégration de l'utilisateur et du contenu.

  • Utiliser des techniques d'apprentissage par renforcement pour les bandits contextuels dans le cadre de recommandations.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Deep learning
  • Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
  • Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Réseaux neuronaux récurrents (RNN)
  • Catégorie : Apprentissage par renforcement
  • Catégorie : Pipelines de données
  • Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
  • Catégorie : Apprentissage non supervisé
  • Catégorie : Emboîtements
  • Catégorie : Google Cloud Platform
  • Catégorie : Algorithmes
  • Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels

Détails à connaître

Certificat partageable

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Évaluations

5 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation Apprentissage automatique avancé sur Google Cloud
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 7 modules dans ce cours

Ce module donne un aperçu des sujets abordés dans le cours.

Inclus

1 vidéo1 lecture

Ce module définit ce que sont les systèmes de recommandation, passe en revue les différents types de systèmes de recommandation et aborde les problèmes courants qui se posent lors du développement de systèmes de recommandation.

Inclus

5 vidéos1 lecture1 devoir1 sujet de discussion

Ce module montre comment construire un système de recommandation en utilisant les caractéristiques des utilisateurs et des articles et comment utiliser Qwiklabs pour compléter chacun de vos laboratoires en utilisant Google Cloud.

Inclus

9 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application

Ce module montre comment les données des interactions entre les utilisateurs et les articles de nombreux utilisateurs différents peuvent être combinées pour améliorer la qualité des prédictions.

Inclus

13 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application

Ce module montre comment divers systèmes de recommandation peuvent être combinés dans le cadre d'une approche hybride.

Inclus

13 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application

Ce module présente les objectifs de l'Apprentissage par renforcement et montre la place de l'Apprentissage par renforcement dans l'apprentissage automatique.

Inclus

10 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application

Ce module passe en revue les thèmes abordés dans ce cours.

Inclus

2 vidéos1 lecture

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Instructeur

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4.5 (41 évaluations)
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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.’
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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

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484 avis

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  • 1 star

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Affichage de 3 sur 484

RL
5

Révisé le 2 mai 2020

SC
5

Révisé le 13 déc. 2019

DL
5

Révisé le 19 août 2019

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