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Willkommen bei Recommendation Systems! Wir haben diesen Kurs
um Ihr Wissen über Empfehlungssysteme zu erweitern
verschiedene Modelle, die in der Empfehlung verwendet werden, einschließlich Matrix
Faktorisierung und neuronale Deep-Learning-Netzwerke.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Benötigte Informationen nicht gefunden","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Zu umständlich/zu viele Schritte","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Nicht mehr aktuell","outOfDate","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Problem mit Beispielen/Code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2024-07-26 (UTC)."],[[["This course provides a comprehensive overview of recommendation systems and their various models, including matrix factorization and deep neural networks."],["Learners will gain an understanding of the key components of recommendation systems, such as candidate generation, scoring, and re-ranking, as well as the use of embeddings."],["The course requires prior knowledge of machine learning concepts and familiarity with linear algebra."],["Upon completion, learners should be able to describe the purpose of recommendation systems and develop a deeper understanding of common techniques used in candidate generation."],["The estimated time commitment for this course is approximately 4 hours."]]],[]]
