Este curso forma parte de Programa especializado: Sistemas de recomendación

4.2

estrellas

27 calificaciones

Michael D. Ekstrand +1 instructores más

1716 ya inscrito

ofrecido por

Programa especializado: Sistemas de recomendaciónUniversidad de Minnesota

Acerca de este Curso

This capstone project course for the Recommender Systems Specialization brings together everything you've learned about recommender systems algorithms and evaluation into a comprehensive recommender analysis and design project.  You will be given a case study to complete where you have to select and justify the design of a recommender system through analysis of recommender goals and algorithm performance.  
Learners in the honors track will focus on experimental evaluation of the algorithms against medium sized datasets.  The standard track will include a mix of provided results and spreadsheet exploration.

Both groups will produce a capstone report documenting the analysis, the selected solution, and the justification for that solution.

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Curso 5 de 5 en

Programa Especializado - Sistemas de recomendación

Aprox. 3 horas para completar

Inglés (English)

Subtítulos: Francés (French), Portugués (europeo), Ruso (Russian), Inglés (English), Español (Spanish)

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Subtítulos: Francés (French), Portugués (europeo), Ruso (Russian), Inglés (English), Español (Spanish)

Instructores

Michael D. Ekstrand

Assistant Professor

Dept. of Computer Science, Boise State University

101.083 alumnos

6 cursos

Joseph A Konstan

Distinguished McKnight Professor and Distinguished University Teaching Professor

Computer Science and Engineering

173.878 alumnos

11 cursos

ofrecido por

Universidad de Minnesota

The University of Minnesota is among the largest public research universities in the country, offering undergraduate, graduate, and professional students a multitude of opportunities for study and research. Located at the heart of one of the nation’s most vibrant, diverse metropolitan communities, students on the campuses in Minneapolis and St. Paul benefit from extensive partnerships with world-renowned health centers, international corporations, government agencies, and arts, nonprofit, and public service organizations.

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana

Semana 1

3 horas para completar

Capstone Project

3 horas para completar

2 videos (Total 6 minutos), 2 lecturas, 3 cuestionarios

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.

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
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.
¿Hay ayuda económica disponible?
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.

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

Recommender Systems Capstone

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