Recommender Systems in Python

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Aperçu

Si vous avez déjà regardé un film recommandé sur Netflix ou écouté une playlist suggérée sur Spotify, vous avez utilisé un système de recommandation.

Dans ce cours de six semaines de l'Université Nationale Tsing Hua, vous apprendrez pourquoi tant de plateformes intègrent des systèmes de recommandation et comment vous pouvez utiliser Python pour en créer un vous-même.

Les systèmes de recommandation utilisent des ensembles de données complexes et l'apprentissage automatique pour vous offrir des recommandations personnalisées.

Le cours commencera par une introduction au concept et à l'influence des systèmes de recommandation, en passant en revue certains des modèles les plus populaires et en expliquant pourquoi ils sont devenus si populaires parmi les grandes plateformes technologiques.

Une fois que vous aurez compris le concept et l'influence des systèmes de recommandation, vous vous plongerez dans l'analyse des différentes approches de leur construction.

Au cours des semaines 2, 3 et 4 du cours, vous apprendrez comment construire un système de recommandation en Python, en utilisant chacune de différentes approches.

Les trois dernières semaines du cours exploreront le rôle que jouent l'IA et l'apprentissage automatique dans le développement et l'amélioration des systèmes de recommandation.

Vous apprendrez comment les données algorithmiques peuvent être utilisées pour faire des recommandations plus sophistiquées.

À la fin du cours, vous aurez les compétences en programmation nécessaires pour commencer à créer votre propre système de recommandation.

Ce cours est conçu pour les programmeurs informatiques intéressés par l'apprentissage des systèmes de recommandation et leur construction en Python.

Les apprenants auront besoin de connaissances de base en programmation informatique pour tirer le meilleur parti de ce cours.

Programme


Enseigné par

Tonny Menglun Kuo


Étiquettes

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provider FutureLearn

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pricing Free Online Course (Audit)
language English
duration 6 weeks, 3 hours a week
sessions On-Demand
level Intermediate