Recommender Systems: Evaluation and Metrics

Aperçu

Plongez dans le monde complexe des systèmes de recommandation avec le cours complet de l'University of Illinois à Urbana-Champaign, désormais disponible sur Coursera. Ce programme détaillé est conçu pour vous doter des compétences nécessaires pour évaluer avec expertise les systèmes de recommandation grâce à une compréhension approfondie d'un large éventail de métriques.

Les participants exploreront diverses familles de métriques qui évaluent des aspects tels que la précision des prédictions, la précision du classement, le soutien à la décision, parmi d'autres tels que la diversité, la couverture des produits, et la qualité insaisissable de la sérendipité. Ce cours explique comment différentes métriques soulignent divers objectifs des utilisateurs et des entreprises, ouvrant la voie à l'adaptation des systèmes de recommandation en fonction des besoins spécifiques.

De plus, les apprenants seront initiés à la réalisation d'évaluations hors ligne approfondies, incluant la préparation des données, les méthodes d'échantillonnage, et l'agrégation des résultats, ainsi qu'une introduction aux évaluations en ligne (expérimentales). À l'issue de ce cours, vous posséderez une boîte à outils robuste pour comparer les alternatives de systèmes de recommandation à travers une myriade d'applications.

Ce programme est classé dans les cours d'Intelligence Artificielle et de Systèmes de Recommandation, marquant un voyage d'apprentissage crucial pour ceux désireux de maîtriser l'art et la science de la recommandation à l'ère numérique.

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Enseigné par

Michael D. Ekstrand and Joseph A Konstan

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