Optimization learning

Objectifs

Les systèmes de recommandation choisissent les options à présenter à des utilisateurs parmi un grand nombre de possibilités. Ils permettent par exemple de recommander la prochaine vidéo à regarder, le prochain morceau à écouter, les photos à montrer… Le cours présentera les modèles utilisés pour construire de tels systèmes.

– Objectif : identifier le modèle de recommandation à appliquer dans un contexte donné
– Objectif : implémenter les modèles de recommandation standards
– Objectif : mesurer la qualité des recommandations d’un modèle

Plan

– Objectif des systèmes de recommandation

– État de l’art des systèmes de recommandation (plus proches voisins, filtrage collaboratif)

– Évaluation des systèmes de recommandation

– Problèmes rencontrés par les systèmes de recommandation et solutions afférentes (démarrage à froid, compromis exploration-exploitation…)

Prérequis

R, Python, algèbre linéaire, optimisation de fonctions, apprentissage statistique