Apprenez à concevoir, développer et évaluer un système de recommandation de films à l'aide de Python et de données réelles sur les films. Dans cette formation pratique, vous découvrirez comment les systèmes de recommandation sont au cœur des plateformes numériques populaires en créant des modèles de recommandation de films basés à la fois sur la popularité et sur le contenu.

Vous commencerez par comprendre les principes fondamentaux des systèmes de recommandation, configurer votre environnement de développement Python et créer un moteur de recommandation basé sur des indicateurs de popularité. Au fur et à mesure de votre progression, vous développerez un système de recommandation basé sur le contenu en prétraitant les données cinématographiques, en extrayant des métadonnées pertinentes, en concevant des caractéristiques textuelles et en analysant les similitudes afin de générer des recommandations de films personnalisées. Conçu pour les passionnés de données et les développeurs en apprentissage automatique en herbe, ce cours allie la programmation pratique aux concepts fondamentaux de l’apprentissage automatique afin de vous aider à comprendre le fonctionnement des moteurs de recommandation dans des applications concrètes. Tout au long du cours, vous construirez, analyserez et évaluerez des modèles de recommandation tout en renforçant votre capacité à appliquer des techniques de prétraitement des données et d’ingénierie des caractéristiques. Si vous souhaitez acquérir une expérience pratique dans la création de systèmes de recommandation avec Python et acquérir des bases solides en matière de filtrage basé sur le contenu à l’aide d’ensembles de données réels, ce cours vous offre une expérience d’apprentissage structurée et axée sur des projets.