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다음 특화 과정의 5개 강좌 중 2번째 강좌:
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완료하는 데 약 13시간 필요
영어
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제공자:

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 13분 필요

Preface

완료하는 데 13분 필요
1개 동영상 (총 3분), 1 개의 읽기 자료
1개의 동영상
1개의 읽기 자료
Course Structure Outline10m
완료하는 데 1시간 필요

User-User Collaborative Filtering Recommenders Part 1

완료하는 데 1시간 필요
5개 동영상 (총 85분)
5개의 동영상
Configuring User-User Collaborative Filtering9m
Influence Limiting and Attack Resistance; Interview with Paul Resnick21m
Trust-Based Recommendation; Interview with Jen Golbeck15m
Impact of Bad Ratings; Interview with Dan Cosley13m
2

2

완료하는 데 5시간 필요

User-User Collaborative Filtering Recommenders Part 2

완료하는 데 5시간 필요
2개 동영상 (총 13분), 2 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
2개의 동영상
Programming Assignment - Programming User-User Collaborative Filtering4m
2개의 읽기 자료
Assignment Instructions: User-User CF10m
Introducing User-User CF Programming Assignment10m
2개 연습문제
User-User CF Answer Sheet48m
User-User Collaborative Filtering Quiz20m
3

3

완료하는 데 1시간 필요

Item-Item Collaborative Filtering Recommenders Part 1

완료하는 데 1시간 필요
6개 동영상 (총 70분)
6개의 동영상
Item-Item Algorithm16m
Item-Item on Unary Data6m
Item-Item Hybrids and Extensions4m
Strengths and Weaknesses of Item-Item Collaborative Filtering9m
Interview with Brad Miller16m
4

4

완료하는 데 4시간 필요

Item-Item Collaborative Filtering Recommenders Part 2

완료하는 데 4시간 필요
2개 동영상 (총 10분), 2 개의 읽기 자료, 5 개의 테스트
2개의 동영상
Programming Assignment - Programming Item-Item Collaborative Filtering4m
2개의 읽기 자료
Item-Based CF Assignment Instructions10m
Introducing Item-Item CF Programming Assignment10m
4개 연습문제
Item Based Assignment Part l10m
Item Based Assignment Part II10m
Item Based Assignment Part III10m
Item Based Assignment Part IV10m
완료하는 데 2시간 필요

Advanced Collaborative Filtering Topics

완료하는 데 2시간 필요
5개 동영상 (총 73분)
5개의 동영상
Recommending for Groups: Interview with Anthony Jameson14m
Threat Models11m
Explanations16m
Explanations, Part II: Interview with Nava Tintarev17m
1개 연습문제
Item-Based and Advanced Collaborative Filtering Topics Quiz20m

검토

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추천 시스템 특화 과정 정보

A Recommender System is a process that seeks to predict user preferences. This Specialization covers all the fundamental techniques in recommender systems, from non-personalized and project-association recommenders through content-based and collaborative filtering techniques, as well as advanced topics like matrix factorization, hybrid machine learning methods for recommender systems, and dimension reduction techniques for the user-product preference space. This Specialization is designed to serve both the data mining expert who would want to implement techniques like collaborative filtering in their job, as well as the data literate marketing professional, who would want to gain more familiarity with these topics. The courses offer interactive, spreadsheet-based exercises to master different algorithms, along with an honors track where you can go into greater depth using the LensKit open source toolkit. By the end of this Specialization, you’ll be able to implement as well as evaluate recommender systems. The Capstone Project brings together the course material with a realistic recommender design and analysis project....
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