Conception et évaluation de systèmes de recommandation : Guide pratique de projet

Les moteurs de recommandation alimentent le Web moderne, stimulant l'engagement des utilisateurs sur les plateformes de commerce électronique, de streaming et de médias sociaux.Comprendre comment concevoir, sélectionner et mesurer la performance de ces systèmes est une compétence cruciale pour tout professionnel des données en herbe. Dans ce cours pratique, vous passerez de la compréhension des concepts de base de la recommandation à la conception et à l'évaluation d'un système de recommandation complet.Vous explorerez les algorithmes de base, apprendrez à aligner la conception du système sur les objectifs de l'entreprise et maîtriserez les métriques utilisées pour mesurer la qualité des recommandations dans des scénarios réels. Ce que vous apprendrez: - Comprendre la terminologie fondamentale du filtrage collaboratif, du filtrage basé sur le contenu et des systèmes de recommandation hybrides. - Analyser les données de comportement des utilisateurs pour déterminer la meilleure stratégie de recommandation pour des objectifs commerciaux spécifiques. - Appliquer des mesures d'évaluation modernes, notamment Precision @ K, Recall @ K et Mean Average Precision pour mesurer les performances de l'algorithme. - Résoudre les problèmes courants du système tels que le problème du démarrage à froid et la rareté des données. - Évaluer et justifier la sélection d'algorithmes à travers une analyse structurée, étape par étape, d'une étude de cas. - Concevoir une architecture de système de recommandation conceptuelle en utilisant des techniques modernes d'intégration et de similitude. Le cours commence par des définitions fondamentales et des concepts de base de recommandation avant de vous guider à travers une étude de cas écrite complète.Vous lirez des explications détaillées, analyserez les données de performance des algorithmes et effectuerez des exercices de conception pour consolider vos compétences. Ce cours est conçu pour les débutants intéressés par la science des données et la personnalisation; aucune formation mathématique avancée ou expérience de programmation préalable n'est requise. Entrez dans le monde de la personnalisation et commencez à concevoir votre premier système de recommandation dès aujourd’hui.