Este curso forma parte de Programa especializado: Sistemas de recomendación

4.4
estrellas
226 calificaciones

Michael D. Ekstrand +1 instructores más

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Ofrecido Por

Programa especializado: Sistemas de recomendaciónUniversidad de Minnesota

Acerca de este Curso

2658 vistas recientes

In this course you will learn how to evaluate recommender systems.  You will gain familiarity with several families of metrics, including ones to measure prediction accuracy, rank accuracy, decision-support, and other factors such as diversity, product coverage, and serendipity.  You will learn how different metrics relate to different user goals and business goals.  You will also learn how to rigorously conduct offline evaluations (i.e., how to prepare and sample data, and how to aggregate results).  And you will learn about online (experimental) evaluation.  At the completion of this course you will have the tools you need to compare different recommender system alternatives for a wide variety of uses.

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Instructores

Calificación del instructor

4,87/5 (8 calificaciones)

Michael D. Ekstrand

Assistant Professor

Dept. of Computer Science, Boise State University

104.788 alumnos

6 cursos

Joseph A Konstan

Distinguished McKnight Professor and Distinguished University Teaching Professor

Computer Science and Engineering

190.141 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.

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana

Semana 1

14 minutos para completar

Preface

14 minutos para completar

2 videos (Total 14 minutos)

2 horas para completar

Basic Prediction and Recommendation Metrics

2 horas para completar

5 videos (Total 57 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario

Semana

Semana 2

2 horas para completar

Advanced Metrics and Offline Evaluation

2 horas para completar

6 videos (Total 76 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios

Semana

Semana 3

2 horas para completar

Online Evaluation

2 horas para completar

4 videos (Total 66 minutos)

Semana

Semana 4

1 hora para completar

Evaluation Design

1 hora para completar

3 videos (Total 31 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario

Reseñas

4.4

33 reseña

5 stars
55,30 %
4 stars
29,64 %
3 stars
11,94 %
2 stars
2,21 %
1 star
0,88 %

Principales reseñas sobre RECOMMENDER SYSTEMS: EVALUATION AND METRICS

por CS15 de jul. de 2017

A lot of very in detail theories and metrics. I wish it could have more hands on experience.

por LL18 de jul. de 2017

wonderful!!! They teach a lot what I did not expect!

por SS12 de jun. de 2017

Very good. But left out 1 star because one honors assignment did not have the material(base code) to download. Repeated questions were not answered in forum.

por NS13 de dic. de 2019

Wonderful course provide realtime examples of the pros and cons of each approach and metric, very useful and enjoyable

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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. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

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Recommender Systems: Evaluation and Metrics

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