¿Qué tan bueno es el curso ‘Introducción a los sistemas de recomendación’ en Coursera?

Answer 1

Yo no he tomado el curso, pero creo que puedo responder algunas cosas al respecto:

• El curso es bastante básico, ya que se debe dar es una introducción. No necesitas mucho fondo previo para seguirlo. Por otro lado, no podrá convertirse en un investigador ni estar listo para trabajar profesionalmente en el área simplemente tomando este curso.
• Relacionado con el anterior, el curso es relativamente corto. Según el sitio, hay entre 80 y 120 horas de videos y pruebas (consulte la página en coursera.org)
• El instructor principal es Joseph A. Konstan. Es ampliamente conocido como uno de los padres de los sistemas de recomendación y es realmente bueno. (Descargo de responsabilidad: también es un amigo mío).
• La última sección sobre “Temas avanzados” presenta algunas entrevistas interesantes con personas de la industria y el mundo académico, incluyéndome a mí. Aquellos deberían ser interesantes para ver en sí mismos (perdón por el descarado enchufe).

Answer 2

Seguí este curso hace casi 2 años y me gustó mucho. Es básico, pero es una buena manera de comenzar en recsys con:

• a recsys 101: CBF, ítem de ítem, usuario-usuario, clasificación, datos implícitos / explícitos, métricas típicas, problema de arranque en frío, reducción de la dimensión, un poco de psicología, serendipia.
• una introducción “rápida” a: Recomendadores híbridos, Aprendizaje para clasificar, Recomendadores conscientes del contexto, Recomendadores basados ​​en la confianza, Recomendadores de redes sociales, Explicaciones y credibilidad (¡importantes en informes!), Recomendadores de crítica, Recomendación del grupo.
• algunas entrevistas, una sección de ir más allá y también una lista de temas no cubiertos que podría querer profundizar (Recomendadores de criterios múltiples, Datos de eliminación de ruido, Clasificador de aprendizaje, Análisis de conglomerados, Enfoques de análisis factorial, Recomendadores basados ​​en restricciones, Recomendadores temporales, Sistemas de calificación e investigación relacionada, visualización, recomendadores basados ​​en etiquetas sociales, ataques y defensas recomendadas)
• Algunos recursos interesantes para leer.

No es suficiente para enfrentar desafíos reales, pero definitivamente me permitió encontrar mi camino en el mundo de los recursos y luego subir de nivel rápidamente con recursos más avanzados / específicos para mis propios desafíos.

Después de este curso, también puede consultar el “Tutorial de Recsys 2014 – El problema recomendado” de Xavier Amatriain, que es una síntesis práctica de los enfoques, métodos actuales y desafíos actuales de recsys en octubre de 2014.

PD: Recuerdo que puse la velocidad en 1.25 / 1.5 porque la encontré lenta.

Answer 3

Me gustó una sola conferencia sobre sistemas de recomendación en la clase de “Aprendizaje automático” por parte del prof. Andrew Ng. Creo que cubrió la mayor parte del material de la “Introducción a los sistemas de recomendación”