This capstone project course for the Recommender Systems Specialization brings together everything you've learned about recommender systems algorithms and evaluation into a comprehensive recommender analysis and design project. You will be given a case study to complete where you have to select and justify the design of a recommender system through analysis of recommender goals and algorithm performance.
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About this Course
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다음 전문 분야의 5개 강좌 중 5번째 강좌:
유동적 마감일
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완료하는 데 약 8시간 필요
권장: 1-3 weeks of study, 3-5 hours per week
영어
자막: 영어
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 4시간 필요
Capstone Project
완료하는 데 4시간 필요
2개 동영상 (총 6분), 2 readings, 3 quizzes
2개의 읽기 자료
Capstone Assignment (all versions combined)10m
Thank you!10m
1개 연습문제
Certification for honors track2m
제공자:
미네소타 대학교
The University of Minnesota is among the largest public research universities in the country, offering undergraduate, graduate, and professional students a multitude of opportunities for study and research. Located at the heart of one of the nation’s most vibrant, diverse metropolitan communities, students on the campuses in Minneapolis and St. Paul benefit from extensive partnerships with world-renowned health centers, international corporations, government agencies, and arts, nonprofit, and public service organizations.
추천 시스템 전문 분야 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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