Apprenez à créer un système de recommandation de films avec Python grâce à un parcours pratique de bout en bout. Dans cette formation pratique, vous découvrirez les principes fondamentaux des systèmes de recommandation et du filtrage collaboratif avant de préparer des jeux de données et de configurer votre environnement Python avec Anaconda et la bibliothèque Surprise. Vous développerez, validerez et appliquerez ensuite un modèle de recommandation qui génère des suggestions de films personnalisées à partir de données réelles d’utilisateurs.

Conçu pour les apprenants intéressés par Python, l’apprentissage automatique et les systèmes de recommandation, ce cours met l’accent sur la mise en œuvre pratique à chaque étape. Vous travaillerez avec des ensembles de données, construirez des modèles prédictifs, évaluerez les performances à l’aide de la validation croisée avec les mesures RMSE et MAE, et écrirez des fonctions Python pour générer des recommandations de films précises. Au fil de la formation, vous acquerrez de l’expérience dans l’interprétation des résultats de prédiction et la mise en œuvre de workflows de machine learning reproductibles. Ce qui rend ce cours unique, c’est son approche complète et pratique, allant de la compréhension des concepts des moteurs de recommandation au déploiement d’un système de prédiction opérationnel. À la fin du cours, vous serez capable d’analyser des ensembles de données, de mettre en œuvre des algorithmes de filtrage collaboratif, de valider les performances des modèles et de créer des fonctionnalités de recommandation de films personnalisées à l’aide de Python.