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Développement d’un Système de Recommandation Hybride pour les Plateformes de Streaming Vidéo avec Machine Learning et Deep Learning

Développement d’un Système de Recommandation Hybride pour les Plateformes de Streaming Vidéo avec Machine Learning et Deep Learning

4.4
(13 Évaluations)

Par IDRISSI

Français

Session : Mai
du 28/05/2025   au 01/06/2025

Ce que vous apprendrez ?

  • Analyser et interpréter les résultats d'une expérience de recommandation afin d'identifier les facteurs clés d'influence.
  • Ajuster et optimiser un système de recommandation hybride pour améliorer sa précision et sa pertinence.
  • Évaluer les performances d'un système de recommandation hybride à l'aide de métriques appropriées.
  • Implémenter un système de recommandation hybride en utilisant des techniques de Machine Learning et de Deep Learning.
  • Décrire les différentes architectures de systèmes de recommandation hybrides et comparer leurs avantages et inconvénients.

Prérequis

  • Fondamentaux en Machine Learning et Deep Learning Maîtrise des algorithmes de filtrage collaboratif et de filtrage basé sur le contenu Connaissance des architectures de réseaux de neurones et des modèles de recommandation avancés (Autoencoders, Factorization Machines, Transformers, etc.) Compétences en manipulation et traitement des données massives (Big Data, Spark, Hadoop) Expérience avec les bibliothèques Python pour l’IA et le Machine Learning (TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, Surprise, LightFM) Maîtrise des bases de données relationnelles (SQL) et NoSQL (MongoDB, Cassandra) pour stocker les interactions utilisateur Capacité à évaluer les modèles de recommandation (NDCG, MAP, RMSE, précision, rappel) Compétences en développement d’API et intégration de modèles dans une plateforme web ou mobile

Contenu de la Formation

Total: 12 Chapitres Total hours: 6-12
  • Concept de Système de Recommandation
  • Types de Systèmes de Recommandation
  • Défis et Opportunités
  • Algorithmes d'Apprentissage Automatique Supervisé
  • Métriques d'Évaluation des Modèles
  • Techniques de Filtrage Collaboratif
  • Réseaux de Neurones et Embeddings
  • Algorithmes de Recommandation Basés sur les Embeddings
  • Mise en Œuvre de Modèles d'Apprentissage Profond
  • Combinaison de Méthodes d'Apprentissage Automatique et d'Apprentissage Profond
  • Évaluation et Ajustement du Système de Recommandation
  • Études de Cas et Applications

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.

Retour des Apprenants (Note Formateur)

Avis

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Akabour soufiane
1 month ago

Évaluation sans commentaire

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Amina BNINOU
4 months ago

Avis : FORMATION EXCEPTIONNELLE ! Absolument parfaite de A à Z. Le meilleur investissement de ma carrière.

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Julie Lambert
4 months ago

Avis : Formation correcte sur le plan technique mais décevante sur l'application marketing promise dans le titre.

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Sébastien Girard
4 months ago

Avis : Bonne introduction au NLP avec NLTK. L'aspect marketing aurait pu être plus développé avec des études de cas réelles.

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Léa Marchal
4 months ago

Avis : FORMATION EXCEPTIONNELLE ! Absolument parfaite de A à Z. Le meilleur investissement de ma carrière.

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Aperçu de ce cours

Caractéristiques du cours

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

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