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최근 조회 3,929

다음 전문 분야의 5개 강좌 중 3번째 강좌:

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 14분 필요

Preface

...
2 videos (Total 14 min)
완료하는 데 2시간 필요

Basic Prediction and Recommendation Metrics

...
5 videos (Total 57 min), 1 reading, 1 quiz
5개의 동영상
Rank-Aware Top-N Metrics18m
Assignment Intro Video2m
1개의 읽기 자료
Metric Computation Assignment Instructions10m
1개 연습문제
Basic Prediction and Recommendation Metrics Assignment42m
2
완료하는 데 2시간 필요

Advanced Metrics and Offline Evaluation

...
6 videos (Total 76 min), 1 reading, 2 quizzes
6개의 동영상
Unary Data Evaluation11m
Temporal Evaluation of Recommenders (Interview with Neal Lathia)12m
Programming Assignment Introduction8m
1개의 읽기 자료
Evaluating Recommenders10m
2개 연습문제
Offline Evaluation and Metrics Quiz22m
Programming Assignment Quiz28m
3
완료하는 데 1시간 필요

Online Evaluation

...
4 videos (Total 66 min), 1 quiz
4개의 동영상
User-Centered Evaluation (Interview with Bart Knijnenburg)25m
1개 연습문제
Online Evaluation Quiz8m
4
완료하는 데 1시간 필요

Evaluation Design

...
3 videos (Total 31 min), 2 readings, 1 quiz
2개의 읽기 자료
Intro to Assignment: Evaluation Design Cases10m
Quiz Debrief10m
1개 연습문제
Assignment: Evaluation Design Cases12m
4.3
22개의 리뷰Chevron Right

Recommender Systems: Evaluation and Metrics의 최상위 리뷰

대학: LLJul 19th 2017

wonderful!!! They teach a lot what I did not expect!

강사

Avatar

Michael D. Ekstrand

Assistant Professor
Dept. of Computer Science, Boise State University
Avatar

Joseph A Konstan

Distinguished McKnight Professor and Distinguished University Teaching Professor
Computer Science and Engineering

미네소타 대학교 정보

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

This Specialization covers all the fundamental techniques in recommender systems, from non-personalized and project-association recommenders through content-based and collaborative techniques. Designed to serve both the data mining expert and the data literate marketing professional, the courses offer interactive, spreadsheet-based exercises to master different algorithms along with an honors track where learners can go into greater depth using the LensKit open source toolkit. A Capstone Project brings together the course material with a realistic recommender design and analysis project....
추천 시스템

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있고 강좌를 완료하면 수료증을 취득할 수 있습니다. 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 내용만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

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