このコースについて

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提供:

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ミネソタ大学(University of Minnesota)

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

14分で修了

Preface

14分で修了
2件のビデオ (合計14分)
2件のビデオ
The Goals of Evaluation10 分
2時間で修了

Basic Prediction and Recommendation Metrics

2時間で修了
5件のビデオ (合計57分), 1 reading, 1 quiz
5件のビデオ
Prediction Accuracy Metrics12 分
Decision Support Metrics16 分
Rank-Aware Top-N Metrics18 分
Assignment Intro Video2 分
1件の学習用教材
Metric Computation Assignment Instructions10 分
1の練習問題
Basic Prediction and Recommendation Metrics Assignment42 分
2

2

2時間で修了

Advanced Metrics and Offline Evaluation

2時間で修了
6件のビデオ (合計76分), 1 reading, 2 quizzes
6件のビデオ
Additional Item and List-Based Metrics18 分
Experimental Protocols13 分
Unary Data Evaluation11 分
Temporal Evaluation of Recommenders (Interview with Neal Lathia)12 分
Programming Assignment Introduction8 分
1件の学習用教材
Evaluating Recommenders10 分
2の練習問題
Offline Evaluation and Metrics Quiz22 分
Programming Assignment Quiz28 分
3

3

1時間で修了

Online Evaluation

1時間で修了
4件のビデオ (合計66分)
4件のビデオ
Usage Logs and Analysis10 分
A/B Studies (Field Experiments)11 分
User-Centered Evaluation (Interview with Bart Knijnenburg)25 分
1の練習問題
Online Evaluation Quiz8 分
4

4

1時間で修了

Evaluation Design

1時間で修了
3件のビデオ (合計31分), 2 readings, 1 quiz
3件のビデオ
Case Examples17 分
Assignment Intro Video2 分
2件の学習用教材
Intro to Assignment: Evaluation Design Cases10 分
Quiz Debrief10 分
1の練習問題
Assignment: Evaluation Design Cases12 分

レビュー

RECOMMENDER SYSTEMS: EVALUATION AND METRICS 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

  • このコースでは大学の単位は付与されませんが、一部の大学ではコース修了証を単位として承認する場合があります。詳細については、大学にお問い合わせください。Coursera(コーセラ)のオンライン学位および Mastertrack™証明書は、大学の単位を取得する機会を提供します。

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。