Construction de systèmes de recommandation avec la factorisation matricielle

Comment les plateformes de streaming et les sites de commerce électronique savent-ils exactement quels produits vous voulez acheter ensuite ? Derrière ces expériences personnalisées se trouvent des moteurs de recommandation alimentés par la factorisation matricielle et le filtrage collaboratif. Ce cours textuel vous guide à travers les mathématiques fondamentales et les implémentations pratiques en Python des algorithmes de recommandation modernes. Vous passerez de la compréhension des interactions utilisateur-élément de base à la construction, l'évaluation et l'ajustement de modèles hybrides sophistiqués qui combinent plusieurs sources de données pour une précision supérieure. Ce que vous apprendrez : - Comprendre l'algèbre linéaire fondamentale et la terminologie derrière la factorisation matricielle et la réduction de dimensionnalité - Construire des modèles de filtrage collaboratif en utilisant la Décomposition en Valeurs Singulières (SVD) et les Moindres Carrés Alternés (ALS) - Implémenter des techniques de feedback implicite pour gérer les comportements réels des utilisateurs tels que les clics, les vues et le temps de rétention - Concevoir des systèmes de recommandation hybrides qui combinent le filtrage collaboratif avec le filtrage basé sur le contenu pour résoudre le problème du démarrage à froid (cold-start problem) - Appliquer des métriques d'évaluation telles que la Précision à K et la Précision Moyenne (Mean Average Precision) pour mesurer la qualité de la recommandation - Explorer des modèles de récupération modernes, y compris les voisins les plus proches approximatifs (approximate nearest neighbors), pour mettre à l'échelle vos modèles Le cours commence par les concepts mathématiques essentiels et la notation avant de vous guider à travers des implémentations de code étape par étape et des stratégies d'évaluation de modèles. Vous lirez des explications détaillées, analyserez des extraits de code Python et compléterez des exercices écrits pour solidifier votre compréhension de la mécanique des moteurs de recommandation. Ce cours est conçu pour les data scientists débutants, les développeurs de logiciels et les esprits analytiques qui souhaitent comprendre les moteurs de recommandation de A à Z, sans aucune expérience préalable des systèmes de recommandation requise. Commencez à lire aujourd'hui pour débloquer la puissance des recommandations personnalisées dans vos propres projets.