Fondements des systèmes de recommandation : non personnalisés et basés sur le contenu

Découvrez comment les plateformes modernes suggèrent les bons produits, articles et médias à leurs utilisateurs. Ce cours basé sur le texte introduit les mécanismes fondamentaux des systèmes de recommandation, en partant des bases absolues. Vous passerez de la compréhension des concepts de recommandation de base à la mise en œuvre d'algorithmes de filtrage non personnalisés et basés sur le contenu. Vous acquerrez les compétences nécessaires pour analyser des ensembles de données, calculer des associations de produits et exploiter des représentations textuelles modernes pour fournir des suggestions pertinentes. Ce que vous apprendrez : - Comprendre la terminologie de base, la valeur commerciale et les modèles architecturaux des moteurs de recommandation - Calculer des recommandations non personnalisées à l'aide de statistiques récapitulatives et de stéréotypes démographiques - Mettre en œuvre des règles d'association de produits pour suggérer des articles fréquemment achetés ensemble - Construire des systèmes de filtrage basé sur le contenu à l'aide de métadonnées d'articles et de profils d'utilisateurs - Appliquer la vectorisation de texte moderne et les métriques de similarité cosinus pour faire correspondre les préférences des utilisateurs avec le contenu - Évaluer les performances et les biais potentiels de différentes stratégies de recommandation Le cours vous guide étape par étape à travers la théorie fondamentale, les formules mathématiques et les implémentations de code pratiques. Vous lirez des explications claires et réaliserez des exercices écrits conçus pour solidifier votre compréhension de la logique de recommandation. Ce cours est conçu pour les futurs professionnels de la donnée, les développeurs de logiciels et les esprits analytiques qui débutent dans les systèmes de recommandation. Aucune expérience préalable en machine learning n'est requise, bien qu'une familiarité de base avec Python et les concepts de données soit utile. Commencez dès aujourd'hui à créer des expériences utilisateur plus intelligentes et basées sur les données.