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Systèmes de recommandation · Module 3

Création de Votre
Modèle de Recommandation.

Passez à la pratique : implémentez un moteur de recommandation réel avec filtrage collaboratif, factorisation de matrices (SVD) ou réseaux neuronaux. De la théorie aux prédictions en production.

Python
scikit-surprise
+ TensorFlow
0.84
RMSE estimé
MovieLens
Hybride
Multi-algo
Ensembling
— Simulateur

Configurez votre architecture

Interactive

Configurateur interactif de modèle

Choisissez les composants clés de votre système de recommandation — vous pouvez en sélectionner plusieurs pour créer un modèle hybride

Filtrage collaboratif utilisateur

User-based CF · Similarité cosinus

Filtrage collaboratif item-based

Item-to-item · Scalabilité optimale

Factorisation SVD / NMF

Matrix factorization · Latent factors

Réseaux neuronaux (Neural CF)

Deep learning · Non-linéarités

— Votre modèle est opérationnel !
Configuration sélectionnée :
— Performance estimée
Approche hybride activée · Précision estimée : 0.84–0.92 RMSE sur dataset MovieLens-like
Exemple de recommandation générée : « Pour Marie qui a aimé Inception suggéré : Interstellar + Dune: Part Two (score 4.6/5) »