Quelles sont les meilleures ressources et outils pour apprendre et développer des systèmes de recommandation?

1 Principes de base des systèmes de recommandation

Avant de plonger dans les détails des systèmes de recommandation, vous devez comprendre les principes de base et la terminologie de ce domaine. Un bon point de départ est le livre Recommender Systems: The Textbook de Charu C. Aggarwal, qui fournit un aperçu complet et accessible des principaux types, techniques et applications des systèmes de recommandation. Vous pouvez également consulter le cours en ligne Introduction aux systèmes de recommandation de l’Université du Minnesota, qui couvre les principes fondamentaux des systèmes de recommandation basés sur l’utilisateur, les éléments, la factorisation matricielle et le contenu, ainsi que les questions d’évaluation et d’éthique.

3 Frameworks et bibliothèques pour les systèmes de recommandation

La mise en œuvre et le déploiement de systèmes de recommandation nécessitent l’utilisation de frameworks et de bibliothèques qui fournissent des solutions et des outils prêts à l’emploi pour le traitement, la modélisation, l’évaluation et le déploiement des données. Les options populaires et largement utilisées incluent les recommandations TensorFlow, les recommandations PyTorch, Surprise et LightFM. Chaque bibliothèque prend en charge un ensemble différent de fonctionnalités, telles que les tâches de récupération et de classement, les méthodes de filtrage collaboratives et basées sur le contenu, diverses architectures de réseaux neuronaux et fonctions de perte, la validation croisée, les méthodes de recherche par grille, l’intégration des métadonnées utilisateur et élément.

4 Jeux de données pour les systèmes de recommandation

Le test et l’analyse comparative de vos systèmes de recommandation nécessitent l’utilisation d’ensembles de données contenant des interactions et des commentaires réels entre l’utilisateur et les éléments. Les ensembles de données populaires et accessibles au public pour les systèmes de recommandation incluent MovieLens, qui offre des évaluations et des balises des utilisateurs du site Web MovieLens dans des tailles allant de 100K à 25 millions de notes, Netflix Prize, un ensemble de données de classifications de films d’utilisateurs du service Netflix utilisé dans un concours pour améliorer la précision du système de recommandation de Netflix, Amazon Reviews, qui consiste en des critiques de produits et des évaluations des utilisateurs du site Web Amazon dans diverses catégories telles que les livres, l’électronique, les films et la musique, et Yelp, un ensemble de données comprenant des avis et des évaluations d’entreprises des utilisateurs du site Web Yelp, ainsi que des attributs commerciaux tels que l’emplacement, les heures et les catégories.

5 Blogs et podcasts pour les systèmes de recommandation

Pour rester au courant des dernières tendances et développements dans les systèmes de recommandation, vous pouvez suivre certains des blogs et podcasts qui fournissent des idées, des interviews et des études de cas d’experts et de praticiens. Par exemple, le blog sur les systèmes de recommandation couvre divers sujets liés aux systèmes de recommandation, tels que les algorithmes, les applications, les événements et les défis. Data Skeptic est un podcast qui explore une variété d’aspects de la science des données et de l’apprentissage automatique, y compris les systèmes de recommandation. Il présente des entrevues avec des chercheurs, des praticiens et des éducateurs dans ce domaine. The Data Exchange est un podcast qui se concentre sur les données, l’apprentissage automatique et l’IA, y compris les systèmes de recommandation. Il comprend des conversations avec des leaders et des innovateurs dans ce domaine. The Gradient est un blog qui offre diverses perspectives sur la recherche et les applications de l’apprentissage automatique, y compris les systèmes de recommandation. Il fournit des articles, des critiques et des interviews de chercheurs, d’étudiants et de praticiens dans ce domaine.

Nous espérons que cet article vous a donné des ressources utiles pour en apprendre davantage sur les systèmes de recommandation. Ce domaine regorge d’opportunités et de défis pour les scientifiques et les ingénieurs de données à tous les niveaux. Que vous débutiez ou que vous soyez déjà un expert dans le domaine, vous trouverez toujours quelque chose de nouveau à apprendre ou des moyens d’aiguiser vos compétences.

6 Voici ce qu’il faut prendre en compte

Il s’agit d’un espace pour partager des exemples, des histoires ou des idées qui ne correspondent à aucune des sections précédentes. Que voudriez-vous ajouter d’autre?