Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Sistemas de recomendação

4.2

estrelas

27 classificações

Michael D. Ekstrand +1 mais instrutores

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oferecido por

Programa de cursos integrados Sistemas de recomendaçãoUniversidade de MinnesotaUniversidade de Minnesota

Informações sobre o curso

This capstone project course for the Recommender Systems Specialization brings together everything you've learned about recommender systems algorithms and evaluation into a comprehensive recommender analysis and design project.  You will be given a case study to complete where you have to select and justify the design of a recommender system through analysis of recommender goals and algorithm performance.  
Learners in the honors track will focus on experimental evaluation of the algorithms against medium sized datasets.  The standard track will include a mix of provided results and spreadsheet exploration.

Both groups will produce a capstone report documenting the analysis, the selected solution, and the justification for that solution.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Curso 5 de 5 no

Programa de cursos integrados Sistemas de recomendação

Aprox. 3 horas para completar

Inglês

Sua empresa se beneficiaria do treinamento dos funcionários em habilidades sob demanda?

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Instrutores

Michael D. Ekstrand

Assistant Professor

Dept. of Computer Science, Boise State University

104.354 aprendizes

6 Cursos

Joseph A Konstan

Distinguished McKnight Professor and Distinguished University Teaching Professor

Computer Science and Engineering

187.990 aprendizes

11 Cursos

oferecido por

Universidade de MinnesotaUniversidade de 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.

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana

Semana 1

3 horas para concluir

Capstone Project

3 horas para concluir

2 vídeos (Total 6 mín.), 2 leituras, 3 testes

Sobre Programa de cursos integrados Sistemas de recomendação

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.

Perguntas Frequentes – FAQ

Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
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.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Sim. Em programas de aprendizado selecionados, você pode solicitar auxílio financeiro ou uma bolsa de estudos caso não consiga pagar a taxa de inscrição. Se o auxílio financeiro ou bolsa de estudos estiver disponível para a seleção do seu programa de aprendizado, você encontrará um link para se inscrever na página de descrição.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.

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Recommender Systems Capstone

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