Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/advanced-recommender-systems
Einführung
In der heutigen Welt, in der personalisierte Empfehlungen das Nutzererlebnis auf zahlreichen Plattformen prägen, ist das Verständnis von Empfehlungsalgorithmen unerlässlich. Der Kurs “Advanced Recommender Systems” auf Coursera bietet eine umfassende Einführung in fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens zur Erstellung effizienter Empfehlungsdienste.
Kursüberblick
Dieser Kurs vermittelt Ihnen, wie maschinelles Lernen genutzt werden kann, um raffiniertere Empfehlungsalgorithmen zu entwickeln. Durch die Analyse historischer Nutzermeinungen lernen die Teilnehmer, Modelle automatisiert zu erstellen, ohne sich mit den Details des Modells auseinandersetzen zu müssen. Am Ende des Kurses verstehen Sie, wie hybride Informationen verwaltet werden und wie man verschiedene Filtertechniken kombiniert.
Syllabus-Überblick
1. Fortgeschrittenes kollaboratives Filtering
Im ersten Modul lernen Sie, wie Sie maschinelles Lernen auf Techniken des kollaborativen Filterings anwenden. Sie werden in der Lage sein, einen item-basierten Algorithmus zu schreiben, der die besten Ähnlichkeiten zwischen Artikeln automatisch erlernt, um verbesserte Empfehlungen zu geben.
2. Singular Value Decomposition Techniken (SVD)
Hier wird Ihnen ein neues Set von kollaborativen Filtern vorgestellt, das auf der Dimensionsreduktion und Matrixfaktorierung beruht. Sie werden lernen, den richtigen Parameter für latente Merkmale auszuwählen, um Überanpassung zu vermeiden.
3. Hybride und kontextbewusste Empfehlungsdienste
Dieses Modul fokussiert sich darauf, wie man verschiedene Algorithmen kombiniert, um die Qualität der Empfehlungen zu verbessern. Durch hybride Techniken können Informationen aus Inhalten oder Kontexten einfließen.
4. Faktorisierungsmethoden
Abschließend lernen Sie die Technik der Faktorisierungsmethoden kennen, die es ermöglicht, verschiedene Filtertechniken miteinander zu kombinieren und bessere Vorhersagen zu treffen.
Praktische Anwendung: Recsys Challenge
Eine besonders wertvolle Möglichkeit, Ihr Wissen anzuwenden, ist die RecSys Challenge. Diese praktische Übung ermöglicht Ihnen, die gelernten Konzepte in einer realen Umgebung zu testen. Durch den Einsatz eines bereitgestellten Datensatzes von einem Online-Supermarkt werden Sie versuchen, vorherzusagen, mit welchen Artikeln ein Nutzer interagiert. Dies ist optional, sorgt jedoch für ein besonders intensives Lernerlebnis.
Fazit
Der Kurs “Advanced Recommender Systems” bietet Ihnen nicht nur theoretisches Wissen, sondern auch praktische Fähigkeiten, die Sie in der realen Welt anwenden können. Ich kann diesen Kurs jedem empfehlen, der sein Verständnis von Empfehlungsalgorithmen vertiefen und in diesem spannenden Bereich Karriere machen möchte.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/advanced-recommender-systems