この専門講座について
13,074 最近の表示

100%オンラインコース

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

フレキシブルなスケジュール

柔軟性のある期限の設定および維持

中級レベル

約2か月で修了

推奨9時間/週

英語

字幕:英語

学習内容

  • Check

    Build recommendation systems

  • Check

    Implement collaborative filtering

  • Check

    Master spreadsheet based tools

  • Check

    Use project-association recommenders

習得するスキル

Collaborative FilteringRecommender SystemsEvaluationLensKitMatrix Factorization
このSpecializationを受講している学習者は
  • Data Scientists
  • Machine Learning Engineers
  • Data Engineers
  • Data Analysts
  • Research Assistants

100%オンラインコース

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

フレキシブルなスケジュール

柔軟性のある期限の設定および維持

中級レベル

約2か月で修了

推奨9時間/週

英語

字幕:英語

専門講座の仕組み

コースを受講しましょう。

Coursera(コーセラ)の専門講座は、一連のコース群であり、技術を身に付ける手助けとなります。開始するには、専門講座に直接登録するか、コースを確認して受講したいコースを選択してください。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、自動的にすべての専門講座にサブスクライブされます。1つのコースを修了するだけでも結構です。いつでも、学習を一時停止したり、サブスクリプションを終了することができます。コースの登録状況や進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。

実践型プロジェクト

すべての専門講座には、実践型プロジェクトが含まれています。専門講座を完了して修了証を獲得するには、成功裏にプロジェクトを終了させる必要があります。専門講座に実践型プロジェクトに関する別のコースが含まれている場合、専門講座を開始するには、それら他のコースをそれぞれ終了させる必要があります。

修了証を取得

すべてのコースを終了し、実践型プロジェクトを完了すると、修了証を獲得します。この修了証は、今後採用企業やあなたの職業ネットワークと共有できます。

how it works

この専門講座には5コースあります。

コース1

Introduction to Recommender Systems: Non-Personalized and Content-Based

4.5
450件の評価
90件のレビュー
コース2

Nearest Neighbor Collaborative Filtering

4.3
219件の評価
51件のレビュー
コース3

Recommender Systems: Evaluation and Metrics

4.3
162件の評価
23件のレビュー
コース4

Matrix Factorization and Advanced Techniques

4.3
138件の評価
20件のレビュー

講師

Avatar

Joseph A Konstan

Distinguished McKnight Professor and Distinguished University Teaching Professor
Computer Science and Engineering
Avatar

Michael D. Ekstrand

Assistant Professor
Dept. of Computer Science, Boise State University

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....

よくある質問

  • はい。まず始めに興味のあるコースカードをクリックして登録します。コースに登録して修了することによって、共有できる修了証を取得するか、無料でコースを聴講してコースの教材を確認することができます。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、専門講座全体に自動的にサブスクライブされます。進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。

  • このコースは完全にオンラインで提供されているため、実際に教室に出席する必要はありません。Webまたはモバイル機器からいつでもどこからでも講義、学習用教材、課題にアクセスできます。

  • Most learners should be able to complete the specialization in 20-26 weeks.

  • Basic statistics or college algebra, and an ability to work with spreadsheets. For the honors track, you should also be comfortable implementing software in Java.

  • While each component can be useful by itself, the courses do build on each other and should be taken in order.

  • The University of Minnesota does not offer credit for completing this specialization. If you are enrolled elsewhere, you may wish to speak with your advisor or program staff to find out whether this specialization could be used for independent study credit.

  • You will understand and be able to apply the major families of recommender algorithms: non-personalized, product association, content-based, nearest-neighbor, and matrix factorization. You will know and be able to apply a variety of recommender metrics, and will be able to use this knowledge to match the correct recommender system to appplications.

  • The honors track is an optional track where learners add programming recommenders in the open source LensKit toolkit. You should be comfortable with basic data structures, algorithms, and Java to attempt the honors track.

  • This specialization is an extended and updated version of the two prior versions of Introduction to Recommender Systems that we've offered through Coursera. About 50% of the video and 80% of the assessment material are new, and there is an honors track with programming assignments (which existed in the first version of the course only, and have been re-done for this specialization). The Capstone is entirely new.

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。