このコースについて

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提供:

ミネソタ大学(University of Minnesota) ロゴ

ミネソタ大学(University of Minnesota)

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

13分で修了

Preface

13分で修了
1件のビデオ (合計3分), 1 reading
1件のビデオ
1件の学習用教材
Course Structure Outline10 分
1時間で修了

User-User Collaborative Filtering Recommenders Part 1

1時間で修了
5件のビデオ (合計85分)
5件のビデオ
Configuring User-User Collaborative Filtering9 分
Influence Limiting and Attack Resistance; Interview with Paul Resnick21 分
Trust-Based Recommendation; Interview with Jen Golbeck15 分
Impact of Bad Ratings; Interview with Dan Cosley13 分
2

2

5時間で修了

User-User Collaborative Filtering Recommenders Part 2

5時間で修了
2件のビデオ (合計13分), 2 readings, 3 quizzes
2件のビデオ
Programming Assignment - Programming User-User Collaborative Filtering4 分
2件の学習用教材
Assignment Instructions: User-User CF10 分
Introducing User-User CF Programming Assignment10 分
2の練習問題
User-User CF Answer Sheet48 分
User-User Collaborative Filtering Quiz20 分
3

3

1時間で修了

Item-Item Collaborative Filtering Recommenders Part 1

1時間で修了
6件のビデオ (合計70分)
6件のビデオ
Item-Item Algorithm16 分
Item-Item on Unary Data6 分
Item-Item Hybrids and Extensions4 分
Strengths and Weaknesses of Item-Item Collaborative Filtering9 分
Interview with Brad Miller16 分
4

4

4時間で修了

Item-Item Collaborative Filtering Recommenders Part 2

4時間で修了
2件のビデオ (合計10分), 2 readings, 5 quizzes
2件のビデオ
Programming Assignment - Programming Item-Item Collaborative Filtering4 分
2件の学習用教材
Item-Based CF Assignment Instructions10 分
Introducing Item-Item CF Programming Assignment10 分
4の練習問題
Item Based Assignment Part l10 分
Item Based Assignment Part II10 分
Item Based Assignment Part III10 分
Item Based Assignment Part IV10 分
2時間で修了

Advanced Collaborative Filtering Topics

2時間で修了
5件のビデオ (合計73分)
5件のビデオ
Recommending for Groups: Interview with Anthony Jameson14 分
Threat Models11 分
Explanations16 分
Explanations, Part II: Interview with Nava Tintarev17 分
1の練習問題
Item-Based and Advanced Collaborative Filtering Topics Quiz20 分

レビュー

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レコメンダシステム専門講座について

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....
レコメンダシステム

よくある質問

  • 講義と課題へのアクセスは、登録のタイプによって異なります。聴講モードでコースを受講すると、ほとんどのコース教材を無料で見ることができます。採点された課題にアクセスして修了証を取得するには、聴講中または聴講後に、修了証エクスペリエンスを購入する必要があります。聴講オプションが表示されない場合:

    • コースは聴講オプションを提供していない可能性があります。代わりに無料トライアルをお試しいただくか、学資援助を申請することができます。
    • コースは、聴講オプションを提供せずに「修了証なしフルコース」オプションを提供する場合があります。このオプションでは、すべてのコース教材が表示され、必須の評価を提出して、最終成績を取得することができます。この場合、修了証エクスペリエンスは購入できません。
  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

  • サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。返金ポリシーをすべて表示します

  • はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera(コーセラ)は学資援助を提供しています。左側の[登録]ボタンの下にある[学資援助]のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細

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。