Spezialisierung auf Empfehlungssysteme

Beschreibung

Ein Empfehlungssystem ist ein Prozess, der darauf abzielt, Benutzerpräferenzen vorherzusagen. Diese Spezialisierung deckt alle grundlegenden Techniken in Empfehlungssystemen ab, von nicht personalisierten und projektassoziierten Empfehlungsgeräten über inhaltsbasierte und kollaborative Filtertechniken bis hin zu fortgeschrittenen Themen wie Matrixfaktorisierung, hybriden maschinellen Lernmethoden für Empfehlungssysteme und Dimensionsreduktionstechniken für den Benutzer-Produkt-Präferenzraum.

Diese Spezialisierung richtet sich sowohl an den Data-Mining-Experten, der Techniken wie kollaboratives Filtern in seinem Job implementieren möchte, als auch an den datenkompetenten Marketingprofi, der sich mit diesen Themen besser vertraut machen möchte.

Die Kurse bieten interaktive, auf Tabellenkalkulationen basierende Übungen zur Beherrschung verschiedener Algorithmen sowie einen Honours Track, in dem Sie mithilfe des Open-Source-Toolkits LensKit tiefer in die Tiefe gehen können.

Am Ende dieser Spezialisierung sind Sie in der Lage, Empfehlungssysteme zu implementieren und zu evaluieren. Das Capstone-Projekt vereint das Kursmaterial mit einem realistischen Empfehlungsentwurfs- und Analyseprojekt.