Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/matrix-factorization
Введение
Сегодня я хочу поделиться своими впечатлениями о курсе на Coursera под названием «Факторизация матриц и современные техники». Этот курс предназначен для всех, кто интересуется системами рекомендаций и именно теми алгоритмами, которые помогают понять предпочтения пользователей.
Обзор курса
Курс охватывает множество техник факторизации матриц и гибридных подходов в машинном обучении для систем рекомендаций. Начинается с базовых концепций факторизации матриц, что позволяет студентам разобраться как в интуитивном понимании, так и в практических аспектах построения систем рекомендаций, основанных на снижении размерности пространства предпочтений пользователей и продуктов.
Содержание
Курс разделен на несколько модулей:
- Факторизация матриц (Часть 1)
Двухнедельный модуль, который включает задания и тесты, а также почетное задание. Здесь вам действительно стоит заранее распланировать время, чтобы уложиться в два недели. - Факторизация матриц (Часть 2)
Продолжение предыдущего модуля с углубленной проработкой тем. - Гибридные рекомендаторы
Трехчастный модуль, рассматривающий гибридные и машинные стратегии рекомендаций. Также включает тесты и почетное задание, что требует хорошей организации времени. - Продвинутое машинное обучение
Этот модуль охватывает более сложные темы, которые необходимо учитывать при построении рекомендательных систем.
Рекомендация
Я настоятельно рекомендую этот курс всем, кто хочет углубить свои знания в области систем рекомендаций и принципов машинного обучения. Высокое качество материалов, четкая структура и практические задания делают обучение максимально эффективным. Если вы планируете карьеру в этой области, данный курс послужит отличным дополнением к вашему портфолио.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/matrix-factorization