Ce notebook Colab fournit des informations plus détaillées sur les systèmes de recommandation. Plus précisément, vous allez utiliser la factorisation matricielle pour créer un système de recommandation de films à l'aide de l'ensemble de données MovieLens. Sur une échelle de 1 à 5, un système attribue à l'utilisateur des films susceptibles d'être bien classés.
Sujets abordés:
- Explorer les données MovieLens
- Factorisation matricielle avec SGD
- Représentation vectorielle continue
- Régularisation dans la factorisation matricielle