Ausbildungsprogramm

• Angestrebte Kompetenzen und Lernziele

  A la fin du cours, l'étudiant pourra:

  • Expliquer les différentes approches de recommandation (basé sur l'analyse du contenu, le filtrage collaboratif, hybrides)
  • Concevoir et développer les différentes étapes de réalisation d'un système de recommandation (analyse et préparation des données, implémentation du système, évaluation du système en utilisant des métriques standards), avec le language de programmation python.
• Kursinhalte

  • Approches de recommandation basées sur le contenu
  • Approches de recommandation basée sur le filtrage collaboratif
  • Approches de recommandation hybride
  • Approches de recommandation basées sur le (deep) reinforcement learning
  • Métriques d'évaluation des systèmes de recommandation (precision, recall, mesures combinant les deux)
  • Programmation d'algorithmes de recommandation avec python.

Unterrichtsform

Kursbeschreibung

Lernkontrolle

• Schlussprüfung Lernkontrolle Berichte, Berichte

Notenberechnung / Validierungsmodalitäten

Die Note des Kurses entspricht dem gewichteten Durchschnitt aller Lernkontrollen während des Semesters.

Dozierende

Sandy Ingram, Philippe Joye