このコースについて

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受講生の就業成果

50%

コースが具体的なキャリアアップにつながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
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。
次における5の4コース
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13時間で修了
英語
字幕:英語

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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

4分で修了

Preface

4分で修了
1件のビデオ (合計4分)
2

2

1時間で修了

Matrix Factorization (Part 1)

1時間で修了
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

3

4時間で修了

Matrix Factorization (Part 2)

4時間で修了
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

4

2時間で修了

Hybrid Recommenders

2時間で修了
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

レビュー

MATRIX FACTORIZATION AND ADVANCED TECHNIQUES からの人気レビュー

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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。