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미네소타 대학교의 Matrix Factorization and Advanced Techniques 학습자 리뷰 및 피드백

4.3
별점
184개의 평가

강좌 소개

In this course you will learn a variety of matrix factorization and hybrid machine learning techniques for recommender systems. Starting with basic matrix factorization, you will understand both the intuition and the practical details of building recommender systems based on reducing the dimensionality of the user-product preference space. Then you will learn about techniques that combine the strengths of different algorithms into powerful hybrid recommenders....

최상위 리뷰

HL

2021년 1월 2일

Really enjoyed the course!

One suggestion I have is to blend in even more advanced techniques such as using neural networks (e.g. NCF)

LL

2017년 7월 18일

great courses! They invite a lot of interviews to let me understand the sea of recommend system!

필터링 기준:

Matrix Factorization and Advanced Techniques의 27개 리뷰 중 1~25

교육 기관: Daniel P

2018년 1월 7일

교육 기관: Evaristo C

2017년 9월 17일

교육 기관: Ankur S

2019년 1월 26일

교육 기관: Su L

2019년 9월 11일

교육 기관: Bret

2017년 6월 16일

교육 기관: Nicolás A

2018년 7월 24일

교육 기관: Daniel M

2019년 8월 31일

교육 기관: Amine D

2017년 12월 27일

교육 기관: Keshaw S

2018년 3월 7일

교육 기관: Blake C

2018년 1월 13일

교육 기관: Hagay L

2021년 1월 3일

교육 기관: Light0617

2017년 7월 18일

교육 기관: Joeri K

2019년 3월 27일

교육 기관: Sanjay K

2017년 12월 4일

교육 기관: Blancher S

2022년 5월 20일

교육 기관: Ziling C

2020년 3월 29일

교육 기관: Rahul G

2018년 2월 19일

교육 기관: Dennis D

2021년 1월 10일

교육 기관: Nora P H L

2020년 4월 23일

교육 기관: Alberto G

2018년 6월 10일

교육 기관: aankitakaur

2017년 8월 14일

교육 기관: LU W

2018년 8월 25일

교육 기관: Siwei Y

2017년 6월 29일

교육 기관: Raffaele Z

2022년 10월 7일

교육 기관: Deleted A

2017년 12월 28일