Acerca de este Curso

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Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
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Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Nivel intermedio

Basic knowledge of recommender systems. Some acquaintance with the most basic programming languages (like Python). Basic notions of linear algebra.

Aprox. 15 horas para completar
Inglés (English)

Qué aprenderás

  • You will be able to use some machine learning and neural network techniques, in order to build more sophisticated recommender systems.

  • You will learn how to combine different basic approaches into a hybrid recommender system, in order to improve the quality of recommendations.

  • You will know how to integrate different kinds of side information (about content or context) in a recommender system.

  • You'll learn how to use factorization machines and represent the input data, mixing together different kinds of filtering techniques.

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Basic knowledge of recommender systems. Some acquaintance with the most basic programming languages (like Python). Basic notions of linear algebra.

Aprox. 15 horas para completar
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ofrecido por

Placeholder

EIT Digital

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Politecnico di Milano

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

3 horas para completar

ADVANCED COLLABORATIVE FILTERING

3 horas para completar
7 videos (Total 20 minutos), 2 lecturas, 3 cuestionarios
Semana
2

Semana 2

2 horas para completar

SINGULAR VALUE DECOMPOSITION TECHNIQUES - SVD

2 horas para completar
8 videos (Total 26 minutos)
Semana
3

Semana 3

3 horas para completar

HYBRID AND CONTEXT AWARE RECOMMENDER SYSTEMS

3 horas para completar
10 videos (Total 24 minutos)
Semana
4

Semana 4

3 horas para completar

FACTORIZATION MACHINES

3 horas para completar
7 videos (Total 20 minutos)

Preguntas Frecuentes

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.