In this course you will learn a variety of matrix factorization and hybrid machine learning techniques for recommender systems. Starting with basic matrix factorization, you will understand both the intuition and the practical details of building recommender systems based on reducing the dimensionality of the user-product preference space. Then you will learn about techniques that combine the strengths of different algorithms into powerful hybrid recommenders.
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Programa - Qué aprenderás en este curso
Preface
Matrix Factorization (Part 1)
Matrix Factorization (Part 2)
Hybrid Recommenders
Reseñas
- 5 stars53,26 %
- 4 stars33,15 %
- 3 stars8,15 %
- 2 stars4,34 %
- 1 star1,08 %
Principales reseñas sobre MATRIX FACTORIZATION AND ADVANCED TECHNIQUES
Very good. Per closing comments, it probably needs an update (since 2016) as this is active, progressive area.
Interview with Francesco Ricci
is very knowledgeable about context aware Recommender System.
It will be great, if we can do honor's track with Python or R
The content is really good, but overall the interviews with experts in the field are the best of this course.
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Preguntas Frecuentes
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