課程信息

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根據您的日程表重置截止日期。
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完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
中級

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

完成時間大約為15 小時
英語(English)

您將學到的內容有

  • 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.

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英語(English)

提供方

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EIT 数字

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米兰理工大学

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

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完成時間為 3 小時

ADVANCED COLLABORATIVE FILTERING

完成時間為 3 小時
7 個視頻 (總計 20 分鐘), 2 個閱讀材料, 3 個測驗
2

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完成時間為 2 小時

SINGULAR VALUE DECOMPOSITION TECHNIQUES - SVD

完成時間為 2 小時
8 個視頻 (總計 26 分鐘)
3

3

完成時間為 3 小時

HYBRID AND CONTEXT AWARE RECOMMENDER SYSTEMS

完成時間為 3 小時
10 個視頻 (總計 24 分鐘)
4

4

完成時間為 3 小時

FACTORIZATION MACHINES

完成時間為 3 小時
7 個視頻 (總計 20 分鐘)

常見問題

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