About this Course
최근 조회 22,199

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지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

다음 전문 분야의 6개 강좌 중 2번째 강좌:

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

완료하는 데 약 18시간 필요

영어

자막: 영어, 한국어

귀하가 습득할 기술

Information Retrieval (IR)Document RetrievalMachine LearningRecommender Systems

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 2시간 필요

Orientation

2개 동영상 (총 15분), 6 readings, 2 quizzes
2개의 동영상
Course Introduction Video11m
6개의 읽기 자료
Welcome to Text Retrieval and Search Engines!10m
Syllabus10m
About the Discussion Forums10m
Updating your Profile10m
Social Media10m
Course Errata10m
2개 연습문제
Orientation Quiz15m
Pre-Quiz30m
완료하는 데 4시간 필요

Week 1

6개 동영상 (총 94분), 1 reading, 2 quizzes
6개의 동영상
Lesson 1.2: Text Access9m
Lesson 1.3: Text Retrieval Problem26m
Lesson 1.4: Overview of Text Retrieval Methods10m
Lesson 1.5: Vector Space Model - Basic Idea9m
Lesson 1.6: Vector Space Retrieval Model - Simplest Instantiation17m
1개의 읽기 자료
Week 1 Overview10m
2개 연습문제
Week 1 Practice Quiz1h
Week 1 Quiz1h
2
완료하는 데 4시간 필요

Week 2

6개 동영상 (총 102분), 1 reading, 2 quizzes
6개의 동영상
Lesson 2.2: TF Transformation9m
Lesson 2.3: Doc Length Normalization18m
Lesson 2.4: Implementation of TR Systems21m
Lesson 2.5: System Implementation - Inverted Index Construction18m
Lesson 2.6: System Implementation - Fast Search17m
1개의 읽기 자료
Week 2 Overview10m
2개 연습문제
Week 2 Practice Quiz1h
Week 2 Quiz1h
3
완료하는 데 7시간 필요

Week 3

6개 동영상 (총 75분), 2 readings, 3 quizzes
6개의 동영상
Lesson 3.2: Evaluation of TR Systems - Basic Measures12m
Lesson 3.3: Evaluation of TR Systems - Evaluating Ranked Lists - Part 115m
Lesson 3.4: Evaluation of TR Systems - Evaluating Ranked Lists - Part 210m
Lesson 3.5: Evaluation of TR Systems - Multi-Level Judgements10m
Lesson 3.6: Evaluation of TR Systems - Practical Issues15m
2개의 읽기 자료
Week 3 Overview10m
Programming Assignments Overview10m
2개 연습문제
Week 3 Practice Quiz1h
Week 3 Quiz1h
4
완료하는 데 4시간 필요

Week 4

7개 동영상 (총 88분), 1 reading, 2 quizzes
7개의 동영상
Lesson 4.2: Statistical Language Model17m
Lesson 4.3: Query Likelihood Retrieval Function12m
Lesson 4.4: Statistical Language Model - Part 112m
Lesson 4.5: Statistical Language Model - Part 29m
Lesson 4.6: Smoothing Methods - Part 19m
Lesson 4.7: Smoothing Methods - Part 213m
1개의 읽기 자료
Week 4 Overview10m
2개 연습문제
Week 4 Practice Quiz1h
Week 4 Quiz1h
4.4
116개의 리뷰Chevron Right

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67%

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29%

급여 인상 또는 승진하기

Text Retrieval and Search Engines의 최상위 리뷰

대학: JHSep 21st 2016

Great course for those trying to understand how ro analyse and process text data. It has the right amount of tools to help you understand the basics of information retrieval and search engines.

대학: PMAug 29th 2016

A great overview of text retrieval methods. Good coverage of search engines. A longer course will cover search engine better (remember this is a 6 weeker)

강사

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ChengXiang Zhai

Professor
Department of Computer Science

석사 학위 취득 시작

이 강좌은(는) 일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스의 100% 온라인 Master in Computer Science 중 일부입니다. 전체 프로그램을 수료하면 귀하의 강좌가 학위 취득에 반영됩니다.

일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스 정보

The University of Illinois at Urbana-Champaign is a world leader in research, teaching and public engagement, distinguished by the breadth of its programs, broad academic excellence, and internationally renowned faculty and alumni. Illinois serves the world by creating knowledge, preparing students for lives of impact, and finding solutions to critical societal needs. ...

데이터 마이닝 전문 분야 정보

The Data Mining Specialization teaches data mining techniques for both structured data which conform to a clearly defined schema, and unstructured data which exist in the form of natural language text. Specific course topics include pattern discovery, clustering, text retrieval, text mining and analytics, and data visualization. The Capstone project task is to solve real-world data mining challenges using a restaurant review data set from Yelp. Courses 2 - 5 of this Specialization form the lecture component of courses in the online Master of Computer Science Degree in Data Science. You can apply to the degree program either before or after you begin the Specialization....
데이터 마이닝

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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