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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

14 minutes pour terminer

Preface

14 minutes pour terminer
2 vidéos (Total 14 min)
2 vidéos
The Goals of Evaluation10 min
2 heures pour terminer

Basic Prediction and Recommendation Metrics

2 heures pour terminer
5 vidéos (Total 57 min), 1 lecture, 1 quiz
5 vidéos
Prediction Accuracy Metrics12 min
Decision Support Metrics16 min
Rank-Aware Top-N Metrics18 min
Assignment Intro Video2 min
1 lecture
Metric Computation Assignment Instructions10 min
1 exercice pour s'entraîner
Basic Prediction and Recommendation Metrics Assignment42 min
Semaine
2

Semaine 2

2 heures pour terminer

Advanced Metrics and Offline Evaluation

2 heures pour terminer
6 vidéos (Total 76 min), 1 lecture, 2 quiz
6 vidéos
Additional Item and List-Based Metrics18 min
Experimental Protocols13 min
Unary Data Evaluation11 min
Temporal Evaluation of Recommenders (Interview with Neal Lathia)12 min
Programming Assignment Introduction8 min
1 lecture
Evaluating Recommenders10 min
2 exercices pour s'entraîner
Offline Evaluation and Metrics Quiz22 min
Programming Assignment Quiz28 min
Semaine
3

Semaine 3

1 heure pour terminer

Online Evaluation

1 heure pour terminer
4 vidéos (Total 66 min)
4 vidéos
Usage Logs and Analysis10 min
A/B Studies (Field Experiments)11 min
User-Centered Evaluation (Interview with Bart Knijnenburg)25 min
1 exercice pour s'entraîner
Online Evaluation Quiz8 min
Semaine
4

Semaine 4

1 heure pour terminer

Evaluation Design

1 heure pour terminer
3 vidéos (Total 31 min), 2 lectures, 1 quiz
3 vidéos
Case Examples17 min
Assignment Intro Video2 min
2 lectures
Intro to Assignment: Evaluation Design Cases10 min
Quiz Debrief10 min
1 exercice pour s'entraîner
Assignment: Evaluation Design Cases12 min

Avis

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Université du Minnesota

À propos du Spécialisation Systèmes de recommandation

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....
Systèmes de recommandation

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.