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Ce que vous apprendrez ?

Construire et déployer un système de recommandation complet, incluant l'ingestion de données, la formation du modèle, l'évaluation et la visualisation des résultats, en utilisant les librairies Python spécifiées.
Appliquer des techniques de prétraitement des données (nettoyage, transformation, réduction de dimensionnalité) pour améliorer la performance des systèmes de recommandation.
Visualiser et interpréter les résultats des systèmes de recommandation à l'aide de Matplotlib, en identifiant les forces et les faiblesses de chaque modèle.
Implémenter et comparer des algorithmes de recommandation tels que l'approche basée sur l'utilisateur, l'approche basée sur l'item et les modèles matriciels (MF) en utilisant des données réelles.
Développer et évaluer au moins trois systèmes de recommandation différents (basés sur le contenu, collaboratif et hybride) utilisant Python, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/Keras.

Prérequis

Connaissance de base de la programmation orientée objet. Familiarité avec le langage de programmation Python (structures de données, boucles, fonctions). Compréhension des concepts de base de la statistique (moyenne, médiane, écart type, corrélation). Connaissance des concepts de base du Machine Learning (apprentissage supervisé, non supervisé). Familiarité avec les librairies Pandas pour la manipulation de données. Capacité à installer et utiliser des librairies Python (pip, conda). Connaissance de base des mathématiques linéaires (vecteurs, matrices). Capacité à travailler avec des ensembles de données volumineux. Compréhension des concepts de base du Deep Learning (réseaux neuronaux, backpropagation). Expérience avec au moins un environnement de développement Python (ex: Jupyter Notebook, VS Code). Capacité à interpréter des résultats et à tirer des conclusions. Curiosité et motivation à apprendre des concepts avancés. Accès à un ordinateur avec une configuration suffisante pour exécuter les codes Python et les librairies mentionnées.

Contenu de la Formation

Total: 8 Chapitres Total hours: 6-12

Aperçu des systèmes de recommandation
Types de systèmes de recommandation

Algorithmes de filtrage par contenu
Mesures de similarité

Algorithmes de filtrage collaboratif
Évaluation des algorithmes collaboratifs

Pandas pour la manipulation des données
Scikit-learn pour les algorithmes d'apprentissage automatique

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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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