Introduction aux systèmes de recommandation avec Python

Vous vous êtes déjà demandé comment les services de streaming suggèrent votre prochain film préféré ou comment les sites de commerce électronique savent quels produits vous pourriez aimer?Ce cours démystifie la technologie de base derrière les expériences personnalisées qui alimentent le Web moderne. Vous passerez de la théorie fondamentale à l'application pratique, en apprenant les principes essentiels des systèmes de recommandation.À la fin, vous aurez construit votre propre recommandateur de films fonctionnel en utilisant Python et des bibliothèques de science des données courantes, acquérant une expérience pratique dans l'un des domaines les plus impactants de l'apprentissage automatique. Ce que vous apprendrez: - Comprendre les principes fondamentaux du filtrage collaboratif et basé sur le contenu. - Mettez en place un environnement Python dédié à vos projets de science des données. - Utilisez la bibliothèque pandas pour charger, nettoyer et préparer les ensembles de données pour l'analyse. - Construire un modèle de filtrage collaboratif pour recommander des éléments en fonction du comportement de l'utilisateur. - Créer un recommandateur basé sur le contenu en analysant les caractéristiques des éléments eux-mêmes. - Apprenez à mesurer l'efficacité de vos modèles avec des métriques d'évaluation de base. - Appliquer tous les concepts pour construire un moteur de recommandation de film complet et fonctionnel. Le cours commence par la terminologie clé et les idées fondamentales derrière les moteurs de recommandation avant de vous guider à travers les étapes pratiques de la manipulation des données et de la construction de modèles. Ce cours est conçu pour les débutants.Aucune expérience préalable avec l'apprentissage automatique n'est nécessaire, bien qu'une connaissance de base de la syntaxe Python soit bénéfique. Commencez dès aujourd'hui votre parcours vers la création de systèmes intelligents et personnalisés.