このコースについて

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柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
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100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
中級レベル

Basic knowledge of recommender systems. Some acquaintance with the most basic programming languages (like Python). Basic notions of linear algebra.

約15時間で修了
英語

学習内容

  • You will be able to use some machine learning and neural network techniques, in order to build more sophisticated recommender systems.

  • You will learn how to combine different basic approaches into a hybrid recommender system, in order to improve the quality of recommendations.

  • You will know how to integrate different kinds of side information (about content or context) in a recommender system.

  • You'll learn how to use factorization machines and represent the input data, mixing together different kinds of filtering techniques.

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提供:

Placeholder

EIT Digital

Placeholder

ミラノ工科大学(Politecnico di Milano)

シラバス - 本コースの学習内容

1

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3時間で修了

ADVANCED COLLABORATIVE FILTERING

3時間で修了
7件のビデオ (合計20分), 2 学習用教材, 3 個のテスト
2

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2時間で修了

SINGULAR VALUE DECOMPOSITION TECHNIQUES - SVD

2時間で修了
8件のビデオ (合計26分)
3

3

3時間で修了

HYBRID AND CONTEXT AWARE RECOMMENDER SYSTEMS

3時間で修了
10件のビデオ (合計24分)
4

4

3時間で修了

FACTORIZATION MACHINES

3時間で修了
7件のビデオ (合計20分)

よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。