À propos de ce cours

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Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire

Basic knowledge of recommender systems. Some acquaintance with the most basic programming languages (like Python). Basic notions of linear algebra.

Approx. 15 heures pour terminer
Anglais

Ce que vous allez apprendre

  • You will be able to use some machine learning and neural network techniques, in order to build more sophisticated recommender systems.

  • You will learn how to combine different basic approaches into a hybrid recommender system, in order to improve the quality of recommendations.

  • You will know how to integrate different kinds of side information (about content or context) in a recommender system.

  • You'll learn how to use factorization machines and represent the input data, mixing together different kinds of filtering techniques.

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Anglais

Offert par

Placeholder

EIT Digital

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Politecnico di Milano

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

3 heures pour terminer

ADVANCED COLLABORATIVE FILTERING

3 heures pour terminer
7 vidéos (Total 20 min), 2 lectures, 3 quiz
Semaine
2

Semaine 2

2 heures pour terminer

SINGULAR VALUE DECOMPOSITION TECHNIQUES - SVD

2 heures pour terminer
8 vidéos (Total 26 min)
Semaine
3

Semaine 3

3 heures pour terminer

HYBRID AND CONTEXT AWARE RECOMMENDER SYSTEMS

3 heures pour terminer
10 vidéos (Total 24 min)
Semaine
4

Semaine 4

3 heures pour terminer

FACTORIZATION MACHINES

3 heures pour terminer
7 vidéos (Total 20 min)

Foire Aux Questions

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.