À propos de ce cours
4.3
99 notes
16 avis
Spécialisation
100 % en ligne

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Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles

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Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Heures pour terminer

Approx. 9 heures pour terminer

Recommandé : 10 hours/week...
Langues disponibles

Anglais

Sous-titres : Anglais
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
Heures pour terminer
4 minutes pour terminer

Preface

...
Reading
1 vidéo (Total 4 min)
Semaine
2
Heures pour terminer
1 heure pour terminer

Matrix Factorization (Part 1)

This is a two-part, two-week module on matrix factorization recommender techniques. It includes an assignment and quiz (both due in the second week), and an honors assignment (also due in the second week). Please pace yourself carefully -- it will be difficult to finish in two weeks unless you start the assignments during the first week. ...
Reading
5 vidéos (Total 70 min), 1 lecture
Video5 vidéos
Singular Value Decomposition17 min
Gradient Descent Techniques17 min
Deriving FunkSVD11 min
Probabilistic Matrix Factorization10 min
Reading1 lecture
On Folding-In with Gradient Descent10 min
Semaine
3
Heures pour terminer
4 heures pour terminer

Matrix Factorization (Part 2)

...
Reading
2 vidéos (Total 15 min), 2 lectures, 6 quiz
Video2 vidéos
Programming Matrix Factorization6 min
Reading2 lectures
Assignment Instructions10 min
Intro - Programming Matrix Factorization10 min
Quiz5 exercices pour s'entraîner
Matrix Factorization Assignment Part l10 min
Matrix Factorization Assignment Part ll10 min
Matrix Factorization Assignment Part lll10 min
Matrix Factorization Quiz8 min
SVD Programming Eval Quiz6 min
Semaine
4
Heures pour terminer
2 heures pour terminer

Hybrid Recommenders

This is a three-part, two-week module on hybrid and machine learning recommendaton algorithms and advanced recommender techniques. It includes a quiz (due in the second week), and an honors assignment (also due in the second week). Please pace yourself carefully -- it will be difficult to finish the honors track in two weeks unless you start the assignments during the first week. ...
Reading
6 vidéos (Total 96 min)
Video6 vidéos
Hybrids with Robin Burke16 min
Hybridization through Matrix Factorization15 min
Matrix Factorization Hybrids with George Karypis17 min
Interview with Arindam Banerjee15 min
Interview with Yehuda Koren22 min
4.3
16 avisChevron Right

Meilleurs avis

par SKDec 5th 2017

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

Enseignants

Avatar

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

À propos de University of Minnesota

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....

À propos de la Spécialisation Recommender Systems

This Specialization covers all the fundamental techniques in recommender systems, from non-personalized and project-association recommenders through content-based and collaborative techniques. Designed to serve both the data mining expert and the data literate marketing professional, the courses offer interactive, spreadsheet-based exercises to master different algorithms along with an honors track where learners can go into greater depth using the LensKit open source toolkit. A Capstone Project brings together the course material with a realistic recommender design and analysis project....
Recommender Systems

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

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