Modul 12 · Pengantar Machine Learning
Sistem Rekomendasi: pelajaran
Mengisi sel kosong di matriks pengguna–item dengan tiga cara — segmen demografis, fitur item, dan tetangga yang mirip — lalu mengukur mana yang benar.
4 pelajaran · 1j 18m
Apa yang diajarkan modul ini, apa yang perlu Anda kuasai lebih dulu, dan cara Anda berlatih ada di halaman silabusnya.
Buka silabusApa yang Diprediksi Sebuah Recommender
18 minSetiap rekomendasi adalah tebakan untuk satu sel kosong di matriks pengguna–item — dan tebakan termudahnya, rata-rata segmen, ternyata susah dikalahkan.
Termasuk dalam jalurnya Ada simulasinyaContent-Based Filtering
18 minKalau Anda tahu apa isi sebuah item, Anda bisa merekomendasikannya ke orang yang menyukai item serupa — bahkan sebelum siapa pun menilainya.
Termasuk dalam jalurnya Ada simulasinyaCollaborative Filtering
22 minOrang yang menilai serupa di masa lalu akan menilai serupa di masa depan — dari satu asumsi itu lahir user-based, item-based, dan faktorisasi matriks.
Termasuk dalam jalurnya Ada simulasinyaMengevaluasi dan Menggabungkan Recommender
20 minRMSE yang lebih kecil belum tentu daftar yang lebih baik: metrik peringkat, A/B test, strategi hybrid, dan bias popularitas yang diam-diam memperkuat dirinya.
Termasuk dalam jalurnya Ada simulasinya