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
16 169 déjà inscrits
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1 semaine à compléter
à 10 heures par semaine
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Réduction de la dimensionnalité
- Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
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Enseigné en Anglais
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University of Minnesota
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DD
4.0
Révisé le 10 janv. 2021
Very good. Per closing comments, it probably needs an update (since 2016) as this is active, progressive area.
LL
5.0
Révisé le 19 juil. 2017
great courses! They invite a lot of interviews to let me understand the sea of recommend system!
AG
4.0
Révisé le 10 juin 2018
Programming Assignments are not clear enough and the quiz for the last one seems to be a bit off.
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