Методы коллаборативной фильтрации для рекомендательных систем // Machine Learning. Advanced

Вебинар посвящен методам коллаборативной фильтрации для рекомендательных. На занятии мы обсудим один из самых мощных алгоритмов области рексис, основанный на сингулярном разложении матрицы (SVD). А после короткой теоретической части, вы примените его на практике. Результаты урока: познакомитесь с задачей рекомендательных систем. Изучите подход на основе SVD разложения матрицы для построения рекомендательной системы. Примените его на практике. Кому подходит этот урок: - продвинутым IT-специалистам которые хотят освоить продвинутые методы ML и перейти в Data Science - Дата-сайентистам, желающим углубиться в профессию - Тем кто самостоятельно изучает Data Science и уже изучил классические методы ML «Machine Learning. Advanced» - 00:00 - Начало вебинара 00:15 - О теме курса SVD алгоритме 02:05 - Пара слов о Марии Тихоновой 05:30 - Маршрут вебинара 11:47 - Подробно об SVG алгоритме 51:19 - О курсе ML Advanced 58:53 - Карьерная информация Преподаватель: Мария Тихонова - Senior Data Scientist SberDevices, преподаватель ВШЭ Подключайтесь к обсуждению в чате - Пройдите опрос по итогам мероприятия - Следите за новостями проекта: - Telegram: - ВКонтакте: - LinkedIn: - Хабр: