Dans ce cours, vous apprendrez à évaluer les systèmes de recommandation. Vous vous familiariserez avec plusieurs familles de mesures, y compris celles qui mesurent la précision de la prédiction, la précision du classement, l'aide à la décision et d'autres facteurs tels que la diversité, la couverture des produits et la sérendipité. Vous apprendrez comment les différentes mesures sont liées aux différents objectifs des utilisateurs et de l'entreprise. Vous apprendrez également à mener rigoureusement des évaluations hors ligne (c'est-à-dire comment préparer et échantillonner les données, et comment agréger les résultats). Enfin, vous vous familiariserez avec l'évaluation en ligne (expérimentale). À l'issue de ce cours, vous disposerez des outils nécessaires pour comparer différentes alternatives de systèmes de recommandation pour une grande variété d'utilisations.
Systèmes de recommandation : Évaluation et mesures
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Systèmes de recommandation : Évaluation et mesures
Ce cours fait partie de Spécialisation "Systèmes de recommandation"
Instructeurs : Michael D. Ekstrand
13 974 déjà inscrits
Inclus avec
236 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Business Metrics
- Catégorie : Performance Measurement
- Catégorie : User Feedback
- Catégorie : Performance Metric
- Catégorie : Data Validation
- Catégorie : Data Collection
- Catégorie : A/B Testing
- Catégorie : Decision Support Systems
- Catégorie : Product Assortment
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Predictive Analytics
- Catégorie : Benchmarking
Détails à connaître
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5 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
- 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
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Instructeurs
Offert par
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University of Minnesota
28DIGITAL
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
55,93 %
- 4 stars
29,23 %
- 3 stars
11,44 %
- 2 stars
2,54 %
- 1 star
0,84 %
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Révisé le 4 déc. 2022
It was a great course! Everyone from variety of backgrounds like MS/PhD students or industry professionals that has basic Information Retrieval and ML knowledge could understand the course content.
Révisé le 18 juil. 2017
wonderful!!! They teach a lot what I did not expect!
Révisé le 12 juin 2017
Very good. But left out 1 star because one honors assignment did not have the material(base code) to download. Repeated questions were not answered in forum.
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