📄️ Systèmes de recommandation
Cours premium sur les systèmes de recommandation : voisins, factorisation matricielle, deux tours, démarrage à froid, NDCG et biais de position. Durée 6 h, examen 40 questions.
📄️ 1. Formuler le problème
Module 1 du cours premium Systèmes de recommandation : cadrer la tâche comme un classement, comprendre la rétroaction explicite et implicite, et écarter la RMSE trompeuse.
📄️ 2. Voisinage collaboratif
Module 2 du cours premium Systèmes de recommandation : voisinage utilisateur contre voisinage objet, similarité cosinus et Pearson, prédiction pondérée et limites du creux.
📄️ 3. Factorisation matricielle
Module 3 du cours premium Systèmes de recommandation : facteurs latents, descente de gradient, ALS, régularisation et biais utilisateur et objet sur le catalogue.
📄️ 4. Filtrage par contenu
Module 4 du cours premium Systèmes de recommandation : plongements de descriptions, profil utilisateur, similarité cosinus dans l'espace sémantique et bulle de filtre.
📄️ 5. Approches hybrides
Module 5 du cours premium Systèmes de recommandation : pondération, commutation, enrichissement des facteurs par le contenu et arbitrage entre les deux signaux.
📄️ 6. Deux tours et plongements
Module 6 du cours premium Systèmes de recommandation : modèle à deux tours en PyTorch, échantillonnage négatif, récupération puis classement, recherche de voisins approchés.
📄️ 7. Démarrage à froid
Module 7 du cours premium Systèmes de recommandation : contenu pour les objets nouveaux, questionnaire et popularité pour les utilisateurs nouveaux, exploration contrôlée.
📄️ 8. Métriques de classement
Module 8 du cours premium Systèmes de recommandation : précision et rappel à k, NDCG calculé à la main, couverture du catalogue, diversité, nouveauté et RMSE trompeuse.
📄️ 9. Biais de position
Module 9 du cours premium Systèmes de recommandation : clics comme signal bruité, pondération par confiance, biais de position et de popularité, correction par propension inverse.
📄️ 10. Projet évalué
Module 10 du cours premium Systèmes de recommandation : chaîne complète sur le catalogue, découpage temporel, tableau des métriques, plan d'A/B test et limites.
📄️ Récapitulation et examen
Synthèse complète du cours premium Systèmes de recommandation : formulation, collaboratif, contenu, hybrides, deux tours, démarrage à froid, NDCG et biais, puis l'examen de 40 questions.