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.
Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Sistemas de recomendação
27 classificações
oferecido por
Programa de cursos integrados Sistemas de recomendaçãoUniversidade de MinnesotaUniversidade de MinnesotaInformações sobre o curso
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Curso 5 de 5 no
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Aprox. 3 horas para completar
Inglês
Legendas: Francês, Portuguese (European), Russo, Inglês, Espanhol
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Inglês
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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.
Programa - O que você aprenderá com este curso
3 horas para concluir
Capstone Project
3 horas para concluir
2 vídeos (Total 6 mín.), 2 leituras, 3 testes
2 leituras
Capstone Assignment (all versions combined)10min
Thank you!10min
1 exercício prático
Certification for honors track30min
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.
Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
Is financial aid available?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
