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De la Factorisation Matricielle au Deep Learning : Personnaliser l'Expérience Utilisateur avec l’IA et les systèmes de recommandation intelligents

De la Factorisation Matricielle au Deep Learning : Personnaliser l'Expérience Utilisateur avec l’IA et les systèmes de recommandation intelligents

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Par IDRISSI

Français

Date Début : 06/04/2025 Date Fin : 27/04/2025

Ce que vous apprendrez ?

  • Concevoir et évaluer un système de recommandation hybride intégrant la factorisation matricielle et d'autres techniques de deep learning.
  • Analyser et interpréter les résultats d'un système de recommandation, en identifiant les forces et les faiblesses du modèle.
  • Implémenter un système de recommandation basé sur la factorisation matricielle en utilisant un langage de programmation approprié (ex: Python).
  • Comparer et contraster les algorithmes de factorisation matricielle (ALS, SVD, etc.) en termes de performance et de complexité.
  • Décrire les différentes techniques de factorisation matricielle et leurs applications dans les systèmes de recommandation.

Prérequis

  • Mathématiques et Algèbre Linéaire Fondamentaux des Systèmes de Recommandation Apprentissage Machine et Deep Learning Manipulation des Données et Big Data Programmation et Frameworks IA Évaluation et Optimisation des Recommandations

Contenu de la Formation

Total: 8 Chapitres Total hours: 6-12
  • Définition et principe de la factorisation matricielle
  • Techniques de calcul et d'optimisation
  • Techniques de filtrage collaboratif
  • Modèles basés sur le contenu
  • Réseaux neuronaux convolutifs pour la recommandation personnalisée
  • Machines à vecteurs de support pour la classification des utilisateurs
  • Présentation d'études de cas de systèmes de recommandation à succès
  • Stratégies de déploiement et bonnes pratiques

À TÉLÉCHARGER

Détails du cours en PDF

À propos de l'instructeur

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IDRISSI

nouhaila.idrissi@openskillroom.com

Nouhaila IDRISSI est Maître de conférences en Informatique et en Intelligence Artificielle. Après avoir terminé ses études à l’ENSIAS, elle a obtenu un doctorat en informatique et en apprentissage profond de l’École Mohammadia d'ingénieurs (EMI). Notre formatrice dispose de compétences pluridisciplinaires et complémentaires en IA, Big Data, Machine Learning, Deep Learning, NLP, Data Warehousing, BI et Cloud computing. Parallèlement à ses activités académiques, Dr IDRISSI est une collaboratrice active dans le milieu industriel, contribuant à combler le fossé entre la recherche académique et les applications du monde réel.

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Aperçu de ce cours

2730 DH 35% off

4 days Restant à ce prix !

Caractéristiques du cours

  • Durée 6-12 hour
  • Language Français
  • Niveau de compétence.
  • CertificateNon
  • Nombre maximum d'inscrits
  • Type de formation

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