このコースについて
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次における5の4コース

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。

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。

約8時間で修了

推奨:11 hours/week...

英語

字幕:英語
このCourseを受講している学習者は
  • Data Scientists
  • Machine Learning Engineers
  • Research Assistants
  • Data Analysts
  • Researchers

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シラバス - 本コースの学習内容

1
4分で修了

Preface

1件のビデオ (合計4分)
2
1時間で修了

Matrix Factorization (Part 1)

5件のビデオ (合計70分), 1 reading
5件のビデオ
Singular Value Decomposition17 分
Gradient Descent Techniques17 分
Deriving FunkSVD11 分
Probabilistic Matrix Factorization10 分
1件の学習用教材
On Folding-In with Gradient Descent10 分
3
4時間で修了

Matrix Factorization (Part 2)

2件のビデオ (合計15分), 2 readings, 6 quizzes
2件のビデオ
Programming Matrix Factorization6 分
2件の学習用教材
Assignment Instructions10 分
Intro - Programming Matrix Factorization10 分
5の練習問題
Matrix Factorization Assignment Part l10 分
Matrix Factorization Assignment Part ll10 分
Matrix Factorization Assignment Part lll10 分
Matrix Factorization Quiz8 分
SVD Programming Eval Quiz6 分
4
2時間で修了

Hybrid Recommenders

6件のビデオ (合計96分)
6件のビデオ
Hybrids with Robin Burke16 分
Hybridization through Matrix Factorization15 分
Matrix Factorization Hybrids with George Karypis17 分
Interview with Arindam Banerjee15 分
Interview with Yehuda Koren22 分
4.3
20件のレビューChevron Right

50%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

Matrix Factorization and Advanced Techniques からの人気レビュー

by LLJul 19th 2017

great courses! They invite a lot of interviews to let me understand the sea of recommend system!

by SKDec 5th 2017

Awesome course especially for those doing Ph.D in recommender systems

講師

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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

ミネソタ大学(University of Minnesota)について

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....

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

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • 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。

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。