Beschreibung
In diesem Kurs lernen Sie verschiedene Matrixfaktorisierungs- und hybride maschinelle Lerntechniken für Empfehlungssysteme kennen. Beginnend mit der grundlegenden Matrixfaktorisierung werden Sie sowohl die Intuition als auch die praktischen Details des Aufbaus von Empfehlungssystemen verstehen, die auf der Reduzierung der Dimensionalität des Benutzer-Produkt-Präferenzraums basieren. Anschließend lernen Sie Techniken kennen, die die Stärken verschiedener Algorithmen zu leistungsstarken Hybrid-Empfehlern kombinieren.
Preis: Kostenlos anmelden!
Sprache: Englisch
Untertitel: Englisch
Matrixfaktorisierung und fortgeschrittene Techniken - Universität von Minnesota
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