Tag: レコメンダーシステム

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/basic-recommender-systems こんにちは、皆さん！今日はCourseraで提供されている「基本的なレコメンダーシステム」というコースについてレビューし、おすすめしたいと思います。 このコースは、レコメンダーシステムの主要なアプローチを紹介しており、協調フィルタリングとコンテンツベースの両方のアプローチに触れています。そして、推薦を提供するために使用される最も重要なアルゴリズムを理解することができます。 コースの内容は非常に構造化されており、以下のような内容に分かれています。 基本概念 最初のモジュールでは、レコメンダーシステムの基本概念をレビューし、さまざまなアルゴリズムのファミリーを分類・分析します。利用可能なデータに基づいて、最も適したアルゴリズムのタイプを選択する方法を学びます。 レコメンダーシステムの評価 次のモジュールでは、レコメンダーシステムの品質を定義し、測定する方法を学びます。異なる指標を使用して評価を行うことができるようになります。 コンテンツベースのフィルタリング このモジュールでは、コンテンツベースの推薦技術を分析します。ユーザーが過去に好んだアイテムに類似したものを推薦するアルゴリズムについて学びます。 協調フィルタリング 最後のモジュールでは、協調フィルタリング技術を学び、ユーザー評価行列（URM）を使用してアイテムとの相互作用を理解します。 このコースを修了することで、レコメンダーシステムの要件や目的の説明ができるようになり、多様なアルゴリズムの利点と制限を理解することができます。また、具体的なデータを使用して、自分自身のレコメンダーシステムを構築する能力も身につけられます。 レコメンダーシステムに興味がある方、特にデータサイエンスや機械学習に関心がある方には非常におすすめのコースです。未来のデータ分析に役立つ知識をつけるために、ぜひ受講してみてください！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/basic-recommender-systems

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/recommender-metrics はじめに 最近、データサイエンスや機械学習の分野が注目を集めている中で、レコメンダーシステムの重要性はますます高まっています。特に、ユーザーに最適な提案を行うためには、どう評価し、改善していくかが重要です。そこで、Courseraで提供されている「Recommender Systems: Evaluation and Metrics」というコースを受講しました。このコースの内容と私の経験をシェアしたいと思います。 コース概要 このコースでは、レコメンダーシステムの評価方法について深く学ぶことができます。複数のメトリクスファミリーに慣れ親しみ、予測精度やランキング精度、意思決定支援、新規性、多様性、製品カバレッジ、そしてセレンディピティなどの要因を評価するスキルを身に付けることができます。また、異なるユーザーおよびビジネスの目標に関連するメトリクスについても学び、データの準備やサンプリング、結果の集約方法を理解することで、厳密なオフライン評価を行うスキルも習得できます。 シラバス 序章 基本的な予測と推奨のメトリクス 高度なメトリクスとオフライン評価 オンライン評価 評価デザイン 受講の感想 このコースは非常に実践的で、有益な知識が詰まっています。特に、評価方法の多様性について触れている点が素晴らしかったです。ビジネスの視点からだけでなく、ユーザーの体験を考慮した評価が求められる今、これらのメトリクスを理解することができたのは大きな収穫でした。また、オフライン評価の仕組みを学ぶことで、実際のデータを用いた評価方法もより具体的に理解できました。 おすすめの理由 このコースを受講することを強くおすすめします。特に、データサイエンスやビジネス分野でキャリアを築いている方、あるいはレコメンデーションシステムの設計に関与している方には非常に役立つ内容となっています。実務に即した知識を着実に身に付けることができるため、スキルアップにもつながることでしょう。 まとめ 今回のコースを通じて、レコメンダーシステムの評価に関する深い理解を得ることができました。興味がある方は、ぜひCourseraをチェックして、このコースを受講してみてください！新しい知識を得て、業界での競争力をさらに高めるチャンスです。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/recommender-metrics