In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Empfehlungssysteme bewerten können. Sie werden sich mit verschiedenen Metriken vertraut machen, darunter solche zur Messung der Vorhersagegenauigkeit, der Ranggenauigkeit, der Entscheidungsunterstützung und anderer Faktoren wie Vielfalt, Produktabdeckung und Serendipität. Sie werden lernen, wie sich die verschiedenen Metriken auf unterschiedliche Benutzer- und Unternehmensziele beziehen. Sie werden auch lernen, wie man Offline-Evaluierungen rigoros durchführt (d.h. wie man Daten vorbereitet und Stichproben nimmt und wie man die Ergebnisse zusammenfasst). Und Sie lernen etwas über die (experimentelle) Online-Evaluierung. Am Ende dieses Kurses verfügen Sie über das nötige Handwerkszeug, um verschiedene Alternativen für Empfehlungssysteme für eine Vielzahl von Anwendungen zu vergleichen.
Empfehlungssysteme: Bewertung und Metriken
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Empfehlungssysteme
Dozenten: Michael D. Ekstrand
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datengesteuerte Entscheidungsfindung
- Kategorie: Business Metriken
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Analyse
- Kategorie: A/B-Tests
- Kategorie: Prädiktive Analytik
- Kategorie: Leistungstests
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: User Experience Design
- Kategorie: Erweiterte Analytik
Wichtige Details
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5 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 5 Module
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Bewertungen von Lernenden
235 Bewertungen
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Geprüft am 14. Dez. 2019
Wonderful course provide realtime examples of the pros and cons of each approach and metric, very useful and enjoyable
Geprüft am 5. Dez. 2022
It was a great course! Everyone from variety of backgrounds like MS/PhD students or industry professionals that has basic Information Retrieval and ML knowledge could understand the course content.
Geprüft am 16. Juli 2017
A lot of very in detail theories and metrics. I wish it could have more hands on experience.
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