Informações sobre o curso
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100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Aprox. 9 horas para completar

Sugerido: 9 hours/week...

Inglês

Legendas: Inglês

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
14 minutos para concluir

Preface

2 vídeos (Total 14 mín.)
2 videos
The Goals of Evaluation10min
2 horas para concluir

Basic Prediction and Recommendation Metrics

5 vídeos (Total 57 mín.), 1 leitura, 1 teste
5 videos
Prediction Accuracy Metrics12min
Decision Support Metrics16min
Rank-Aware Top-N Metrics18min
Assignment Intro Video2min
1 leituras
Metric Computation Assignment Instructions10min
1 exercício prático
Basic Prediction and Recommendation Metrics Assignment42min
Semana
2
2 horas para concluir

Advanced Metrics and Offline Evaluation

6 vídeos (Total 76 mín.), 1 leitura, 2 testes
6 videos
Additional Item and List-Based Metrics18min
Experimental Protocols13min
Unary Data Evaluation11min
Temporal Evaluation of Recommenders (Interview with Neal Lathia)12min
Programming Assignment Introduction8min
1 leituras
Evaluating Recommenders10min
2 exercícios práticos
Offline Evaluation and Metrics Quiz22min
Programming Assignment Quiz28min
Semana
3
1 hora para concluir

Online Evaluation

4 vídeos (Total 66 mín.), 1 teste
4 videos
Usage Logs and Analysis10min
A/B Studies (Field Experiments)11min
User-Centered Evaluation (Interview with Bart Knijnenburg)25min
1 exercício prático
Online Evaluation Quiz8min
Semana
4
1 hora para concluir

Evaluation Design

3 vídeos (Total 31 mín.), 2 leituras, 1 teste
3 videos
Case Examples17min
Assignment Intro Video2min
2 leituras
Intro to Assignment: Evaluation Design Cases10min
Quiz Debrief10min
1 exercício prático
Assignment: Evaluation Design Cases12min
4.3
23 avaliaçõesChevron Right

Principais avaliações do Recommender Systems: Evaluation and Metrics

por LLJul 19th 2017

wonderful!!! They teach a lot what I did not expect!

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 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....

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....
Sistemas de recomendação

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.