Introduction aux moteurs de recommandation avec Python
Généralité
Description :
Ce cours d’introduction au moteur de recommandation avec Python vous plongera dans le monde fascinant des systèmes de recommandation. Vous découvrirez comment ces systèmes fonctionnent, comment ils sont utilisés dans divers domaines, et comment créer vos propres moteurs de recommandation en utilisant Python. Vous explorerez les différentes approches de recommandation et apprendrez à mettre en œuvre des modèles de recommandation simples et avancés.
Objectifs:
- Comprendre les concepts clés des moteurs de recommandation.
- Découvrir les domaines d’application des systèmes de recommandation.
- Apprendre à créer des moteurs de recommandation en utilisant Python.
- Maîtriser les techniques de recommandation basées sur la collaboration et le contenu.
Public:
Ce cours s’adresse aux étudiants, aux professionnels du développement logiciel, aux analystes de données et à toute personne intéressée par les systèmes de recommandation. Aucune expérience préalable en recommandation n’est nécessaire, mais une connaissance de base de la programmation en Python est requise.
Prérequis:
- Connaissance de base de la programmation en Python.
- Compréhension élémentaire des concepts de l’apprentissage automatique.
Contenu du cours
Introduction aux moteurs de recommandation
- Introduction aux concepts clés des moteurs de recommandation.
- Importance et applications des systèmes de recommandation dans la personnalisation.
Approches de recommandation
- Exploration des différentes approches de recommandation : filtrage collaboratif, filtrage basé sur le contenu, hybrides, etc.
- Avantages et inconvénients de chaque approche.
Mise en œuvre de modèles de recommandation basiques
- Création d’un moteur de recommandation basé sur les utilisateurs avec Python.
- Utilisation de matrices de notation et calcul de similarités.
Modèles de recommandation avancés
- Introduction aux modèles de recommandation basés sur la factorisation de matrices.
- Mise en œuvre d’un moteur de recommandation basé sur le contenu.
Évaluation et amélioration des moteurs de recommandation
- Mesure de la performance des modèles de recommandation.
- Techniques d’amélioration de la qualité des recommandations.
Applications pratiques et projets
- Application des concepts appris à des cas concrets.
- Travaux pratiques et projets pour renforcer les compétences acquises.
Défis et évolutions des moteurs de recommandation
- Exploration des défis actuels et des évolutions dans le domaine.
- Discussion sur les tendances futures des systèmes de recommandation.
Informations
| Niveau | Intermédiaire |
| Modes d’enseignement | Présentiel – Distanciel – A votre rythme en MOOC |
| Durée | 3 jours -21 heures |
| Lieux | Paris |
| Code cours | MRPY00 |