Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/advanced-recommender-systems
Современные системы рекомендаций играют важную роль в нашем цифровом мире, помогая пользователям находить релевантные продукты и услуги. Курс ‘Advanced Recommender Systems’ на Coursera предлагает глубокое и практическое погружение в мир алгоритмов рекомендаций с акцентом на передовые технологии машинного обучения.
Обзор курса
На этом курсе вы научитесь использовать сложные методы машинного обучения для создания более сложных систем рекомендаций. В конце курса вы будете знать, как управлять гибридной информацией и как объединять различные методы фильтрации.
Содержание курса
Курс состоит из нескольких модулей, каждый из которых фокусируется на различных аспектах систем рекомендаций:
- ПЕРЕРАБОТКА КОЛЛАБОРАТИВНЫХ ФИЛЬТРОВ: Мы изучим применение машинного обучения к техникам коллаборативной фильтрации, создавая алгоритмы, которые автоматически учатся на лучших сходствах между элементами.
- ТЕХНИКИ СИНГУЛЯРНОГО РАЗЛОЖЕНИЯ (SVD): Предлагаемое изучение различных методов коллаборативной фильтрации на основе снижения размерности и факторизации матриц, включая выбор правильного количества латентных признаков.
- ГИБРИДНЫЕ И КОНТЕКСТНО-ОСВЕЩЕННЫЕ СИСТЕМЫ РЕКОМЕНДАЦИЙ: Объединение нескольких базовых алгоритмов для улучшения качества рекомендаций.
- МАТРИЧНЫЕ ФАКТОРИЗАЦИИ: Введение в новые техники коллаборативной фильтрации с дополнительной информацией, способные эффективно обрабатывать различные типы данных.
Конкурс RecSys: Это практическое задание, которое позволит вам применить полученные знания на практике, продемонстрировав свои навыки в условиях реального времени.
Таким образом, курс ‘Advanced Recommender Systems’ является отличной возможностью для всех, кто хочет глубже понять и освоить принципы создания эффективных систем рекомендаций. Я настоятельно рекомендую его как начинающим, так и опытным специалистам в области аналитики данных и машинного обучения.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/advanced-recommender-systems