Informações sobre o curso
4.3
99 classificações
16 avaliações
Programa de cursos integrados
100% online

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Horas para completar

Aprox. 9 horas para completar

Sugerido: 10 hours/week...
Idiomas disponíveis

Inglês

Legendas: Inglês
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Sugerido: 10 hours/week...
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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
Horas para completar
4 minutos para concluir

Preface

...
Reading
1 video (Total 4 min)
Semana
2
Horas para completar
1 hora para concluir

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 videos (Total 70 min), 1 leitura
Video5 videos
Singular Value Decomposition17min
Gradient Descent Techniques17min
Deriving FunkSVD11min
Probabilistic Matrix Factorization10min
Reading1 leituras
On Folding-In with Gradient Descent10min
Semana
3
Horas para completar
4 horas para concluir

Matrix Factorization (Part 2)

...
Reading
2 videos (Total 15 min), 2 leituras, 6 testes
Video2 videos
Programming Matrix Factorization6min
Reading2 leituras
Assignment Instructions10min
Intro - Programming Matrix Factorization10min
Quiz5 exercícios práticos
Matrix Factorization Assignment Part l10min
Matrix Factorization Assignment Part ll10min
Matrix Factorization Assignment Part lll10min
Matrix Factorization Quiz8min
SVD Programming Eval Quiz6min
Semana
4
Horas para completar
2 horas para concluir

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 videos (Total 96 min)
Video6 videos
Hybrids with Robin Burke16min
Hybridization through Matrix Factorization15min
Matrix Factorization Hybrids with George Karypis17min
Interview with Arindam Banerjee15min
Interview with Yehuda Koren22min
4.3
16 avaliaçõesChevron Right

Melhores avaliações

por SKDec 5th 2017

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

Instrutores

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

Sobre 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....

Sobre o Programa de cursos integrados 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

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.