Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

50%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

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Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Aprox. 13 horas para completar

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

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ofrecido por

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Universidad de Minnesota

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

4 minutos para completar

Preface

4 minutos para completar
1 video (Total 4 minutos)
Semana
2

Semana 2

1 hora para completar

Matrix Factorization (Part 1)

1 hora para completar
5 videos (Total 70 minutos), 1 lectura
5 videos
Singular Value Decomposition17m
Gradient Descent Techniques17m
Deriving FunkSVD11m
Probabilistic Matrix Factorization10m
1 lectura
On Folding-In with Gradient Descent10m
Semana
3

Semana 3

4 horas para completar

Matrix Factorization (Part 2)

4 horas para completar
2 videos (Total 15 minutos), 2 lecturas, 6 cuestionarios
2 videos
Programming Matrix Factorization6m
2 lecturas
Assignment Instructions10m
Intro - Programming Matrix Factorization10m
5 ejercicios de práctica
Matrix Factorization Assignment Part l10m
Matrix Factorization Assignment Part ll10m
Matrix Factorization Assignment Part lll10m
Matrix Factorization Quiz8m
SVD Programming Eval Quiz6m
Semana
4

Semana 4

2 horas para completar

Hybrid Recommenders

2 horas para completar
6 videos (Total 96 minutos)
6 videos
Hybrids with Robin Burke16m
Hybridization through Matrix Factorization15m
Matrix Factorization Hybrids with George Karypis17m
Interview with Arindam Banerjee15m
Interview with Yehuda Koren22m

Acerca de Programa especializado: Sistemas de recomendación

A Recommender System is a process that seeks to predict user preferences. This Specialization covers all the fundamental techniques in recommender systems, from non-personalized and project-association recommenders through content-based and collaborative filtering techniques, as well as advanced topics like matrix factorization, hybrid machine learning methods for recommender systems, and dimension reduction techniques for the user-product preference space. This Specialization is designed to serve both the data mining expert who would want to implement techniques like collaborative filtering in their job, as well as the data literate marketing professional, who would want to gain more familiarity with these topics. The courses offer interactive, spreadsheet-based exercises to master different algorithms, along with an honors track where you can go into greater depth using the LensKit open source toolkit. By the end of this Specialization, you’ll be able to implement as well as evaluate recommender systems. The Capstone Project brings together the course material with a realistic recommender design and analysis project....
Sistemas de recomendación

Preguntas Frecuentes

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

  • Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.

  • Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.

  • Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el enlace de Ayuda económica que está debajo del botón “Inscribirse” a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud. Recibirás una notificación en caso de que se apruebe. Deberás completar este paso para cada uno de los cursos que forman parte del Programa especializado, incluido el proyecto final. Obtén más información.

  • Este Curso no otorga crédito universitario, pero algunas universidades pueden aceptar los Certificados del curso para obtener crédito. Consulta con tu institución para obtener más información. Los Títulos en línea y los Certificados Mastertrack™ de Coursera brindan la oportunidad de obtener créditos universitarios.

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