Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/recommender-systems
Привет всем! Сегодня я хотел бы поделиться своими впечатлениями от курса “Системы рекомендаций”, который предлагает Университет Миннесоты на платформе Coursera. Если вы заинтересованы в изучении механизмов, которые движут рекомендациями в интернет-магазинах, стриминговых сервисах или даже социальных сетях, то этот курс определенно для вас!
Курс охватывает широкий спектр тем, начиная от основ и заканчивая углубленными методами, такими как матричная факторизация. На протяжении обучения вы получите возможность:
- Изучить не персонализированные и контентные методы рекомендаций;
- Понять принципы совместной фильтрации и как создавать персонализированные рекомендации;
- Овладеть оценкой и метриками систем рекомендаций;
- Проанализировать различные техники матричной факторизации;
- Участвовать в финальном проекте, где сможете применить все полученные знания на практике.
Курс состоит из нескольких модулей:
- Введение в системы рекомендаций: не персонализированные и основанные на содержании
- Совместная фильтрация ближайших соседей
- Системы рекомендаций: оценка и метрики
- Матричная факторизация и продвинутые техники
- Капстонный проект по системам рекомендаций
Каждый модуль содержит множество видео, практических заданий и тестов, которые помогают освоить материал. Инструкторы объясняют сложные концепции доступно и на примерах из реальной жизни, что делает процесс обучения не только полезным, но и увлекательным.
Я настоятельно рекомендую этот курс всем, кто хочет расширить свои знания в области систем рекомендаций, особенно тем, кто планирует развиваться в карьере, связанной с анализом данных или машинным обучением. Не упустите шанс стать профессионалом в этой захватывающей области!
Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/recommender-systems