So when we talk about this course a

So when we talk about this course and its scope our goal is to give you a broad overview of recommender systems or recommendation techniques. And we're focused around the computing of those techniques, the algorithms, the ways in which you take, data on people's preferences and turn that into recommendations, you've gotten an introduction already, when we think about this, course, we try to run the spectrum from completely non-personalized recommendations to recommendations based on content, a variety of collaborative techniques. And our emphasis as you'll see is very heavily on the personalized, and the collaborative on recommender systems that make different recommendations for each person based not only on that individual but on the information we get from a full set of individuals. We've also added a lot of topics that we think you will find interesting often in a form of interviews with experts in the field, sometimes digressions of our own into topics that are interesting, and, we have a core at the center of the course that focuses heavily on evaluation, because computing recommendations and algorithms in the end don't do you a whole lot of good unless you know whether they're any good. And by the time you're done, if you make it through this course, you should have a solid, core in the algorithms of reccomender's systems with a lot of awareness of the things that come around that solid core.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ดังนั้น เมื่อเราพูดคุยเกี่ยวกับหลักสูตรนี้และขอบเขตของ เป้าหมายของเราคือการ ให้ภาพรวมคร่าว ๆ ของระบบผู้แนะนำหรือแนะนำเทคนิค และเรากำลังเน้นรอบคอมพิวเตอร์เทคนิคเหล่านั้น กระบวนการ วิธีการที่คุณ ใช้ ข้อมูลในการกำหนดลักษณะของคน และเปิดให้เป็นคำแนะนำ คุณได้รับบทนำแล้ว เมื่อเราคิดเกี่ยวกับหลักสูตรนี้ เราพยายามที่จะรันสมบูรณ์ไม่ใช่ส่วนบุคคลคำแนะนำจากคำแนะนำตามเนื้อหา ความหลากหลายของเทคนิคการทำงานร่วมกัน และเราเน้นคุณอยู่มากหนักในที่ส่วนบุคคล และทำงานร่วมกันบนระบบผู้แนะนำที่ให้คำแนะนำต่าง ๆ สำหรับแต่ละบุคคลโดยไม่เพียงแต่ กับบุคคลนั้น แต่ข้อมูลที่เราได้รับจากชุดเต็มของแต่ละบุคคล นอกจากนี้เรายังได้เพิ่มหัวข้อที่เราคิดว่า คุณจะพบบ่อยในรูปแบบของการสัมภาษณ์ผู้เชี่ยวชาญในฟิลด์ บางครั้ง digressions ของเราเองในหัวข้อที่เป็นที่น่าสนใจ น่าสนใจ มาก เรามีหลักการของหลักสูตรที่เน้นหนักในการประเมิน เนื่องจากคำแนะนำการใช้งาน และอัลกอริทึมในท้ายที่สุดอย่าทำมากทั้งของดียกเว้นว่าคุณทราบว่า พวกเขากำลังมีดี และเวลาที่เสร็จแล้ว ถ้าคุณให้ผ่านหลักสูตรนี้ คุณควรมีหลักของแข็ง ในอัลกอริทึมของระบบของ reccomender มีจำนวนมากของการรับรู้สิ่งที่เวียนหลักที่มั่นคง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ดังนั้นเมื่อเราพูดคุยเกี่ยวกับหลักสูตรนี้และขอบเขตของเป้าหมายของเราคือการให้ภาพรวมกว้างของระบบ recommender หรือเทคนิคคำแนะนำ และเรากำลังมุ่งความสนใจไปคอมพิวเตอร์ของเทคนิคเหล่านั้นขั้นตอนวิธีการที่วิธีที่คุณใช้ข้อมูลความต้องการของผู้คนและเปิดที่เป็นคำแนะนำที่คุณเคยแนะนำไปแล้วเมื่อเราคิดเกี่ยวกับเรื่องนี้แน่นอนเราพยายาม ที่จะเรียกใช้คลื่นความถี่จากคำแนะนำที่สมบูรณ์ไม่มีส่วนบุคคลที่จะให้คำแนะนำตามเนื้อหา, ความหลากหลายของเทคนิคการทำงานร่วมกัน และเน้นของเราในขณะที่คุณจะเห็นเป็นอย่างหนักในส่วนบุคคลและการทำงานร่วมกันในระบบ recommender ที่ให้คำแนะนำที่แตกต่างกันสำหรับแต่ละบุคคลไม่เพียง แต่ขึ้นอยู่กับแต่ละบุคคล แต่ข้อมูลที่เราได้รับจากชุดเต็มของบุคคล เราได้เพิ่มยังมีจำนวนมากของหัวข้อที่เราคิดว่าคุณจะพบที่น่าสนใจมักจะอยู่ในรูปแบบของการให้สัมภาษณ์กับผู้เชี่ยวชาญในสาขาบางครั้ง digressions ของเราเองในหัวข้อที่น่าสนใจและเรามีหลักที่เป็นศูนย์กลางของการ หลักสูตรที่เน้นหนักในการประเมินผลเพราะคำแนะนำการใช้คอมพิวเตอร์และขั้นตอนวิธีในท้ายที่สุดไม่ได้ทำคุณมากทั้งที่ดีถ้าคุณรู้ว่าพวกเขากำลังดีใด ๆ และตามเวลาที่คุณทำเสร็จแล้วถ้าคุณทำให้มันผ่านหลักสูตรนี้คุณควรจะมีของแข็งหลักในขั้นตอนวิธีการของระบบ reccomender ที่มีจำนวนมากของการรับรู้ในสิ่งที่มารอบที่หลักที่มั่นคง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ดังนั้น เมื่อเราพูดคุยเกี่ยวกับหลักสูตรนี้และขอบเขตของเป้าหมายของเราคือเพื่อให้คุณมีภาพรวมของระบบแนะนำเทคนิคหรือคำแนะนำ และเราจะเน้นรอบการคำนวณของเทคนิคเหล่านั้น , ขั้นตอนวิธี , วิธีการที่คุณใช้ ข้อมูลในการตั้งค่าของผู้คนและเปิดที่เป็นข้อเสนอแนะ คุณได้รับบทนำแล้ว เมื่อเราคิดเกี่ยวกับเรื่องนี้แน่นอนเราพยายามที่จะใช้คลื่นความถี่จากข้อเสนอแนะส่วนบุคคลอย่างสมบูรณ์บนแนะนำตามเนื้อหา เทคนิคที่หลากหลายร่วมกัน และเน้นของเราคุณจะได้เห็นมากมากในส่วนบุคคลและร่วมกันบนแนะนำระบบที่ให้คำแนะนำที่แตกต่างกันสำหรับแต่ละบุคคลตามไม่เพียง แต่ในแต่ละคน แต่ในข้อมูลที่เราได้รับจากชุดเต็มของบุคคล เรายังได้เพิ่มมากในหัวข้อที่เราคิดว่าคุณจะพบที่น่าสนใจมักจะอยู่ในรูปแบบของการสัมภาษณ์กับผู้เชี่ยวชาญในฟิลด์ บางครั้ง digressions ของเราเองในหัวข้อที่น่าสนใจ และเรามีหลักที่ศูนย์ของหลักสูตรที่มุ่งเน้นอย่างมากในการประเมิน เพราะคอมพิวเตอร์คำแนะนำและขั้นตอนวิธีในที่สุดไม่คุณมากทั้งดีเว้นแต่คุณจะทราบว่าพวกเขากำลังที่ดีใด ๆ และเมื่อคุณทำ ถ้าคุณทำมันผ่านหลักสูตรนี้ คุณควรมี ของแข็งหลักใน reccomender อัลกอริทึมของระบบมีมากเกี่ยวกับสิ่งที่มาว่าเส้นหลัก