Créez un système pratique de recommandation de films à l’aide de Python grâce à un parcours complet et concret. Vous commencerez par découvrir les concepts des systèmes de recommandation, leurs applications concrètes et les principes fondamentaux du filtrage collaboratif. Vous configurerez ensuite votre environnement Python avec Anaconda et la bibliothèque Surprise, préparerez de vraies données d’utilisateurs et développerez un modèle prédictif générant des recommandations de films personnalisées.

Conçu pour les apprenants intéressés par Python, l’apprentissage automatique et les moteurs de recommandation, ce cours vous guide des concepts fondamentaux jusqu’à la mise en œuvre. Vous apprendrez à analyser des ensembles de données, à construire et valider un modèle de filtrage collaboratif, à évaluer ses performances par validation croisée à l’aide des mesures RMSE et MAE, à interpréter les résultats de prédiction et à créer des fonctions Python structurées qui génèrent les meilleures prédictions de films. Ce qui distingue ce cours, c’est son approche ciblée et de bout en bout : chaque concept contribue à la création d’un modèle de recommandation fonctionnel. À l’issue de ce cours, vous serez capable de préparer des ensembles de données de recommandation, de mettre en œuvre et d’évaluer des modèles prédictifs, et de générer des suggestions de films personnalisées à l’aide d’un workflow Python reproductible. Inscrivez-vous pour acquérir une expérience pratique de la création d’un moteur de recommandation à partir de zéro et de l’application de techniques d’apprentissage automatique à de véritables données d’utilisateurs.