Модели матричной факторизации: теория и практика // Демо-занятие курса «Рекомендательные системы»

Почему эта тема важна? Матричная факторизация — это мощный инструмент машинного обучения, лежащий в основе рекомендательных систем, анализа данных и обработки больших массивов информации. Актуальность темы растёт из-за увеличения объёмов данных и потребности в эффективных методах их анализа. Программа вебинара: - Теоретические основы – что такое матричная факторизация, SVD, ALS. - Инструменты и реализация – знакомство с библиотекой implicit. - Анализ полученных результатов. Кому будет полезен вебинар? - Всем кто интересуется рекомендательными системами; - DS/ML/DL специалистам, которые хотят углубить знания в области рекомендательных систем и получить практический опыт; - IT-специалистам малого и среднего бизнеса, желающим внедрить в поддерживаемые ими системы механики рекомендательных систем и персонализации коммуникаций; - Разработчикам с базовыми навыками Python и ML, которые хотят получить опыт работы с рекомендательными системами. В результате вебинара вы: - Поймёте принципы работы матричной факторизации и познакомитесь с наиболее популярными моделями. - Изучите архитектуру модели ALS и примените ее на практике. - Сможете применять рассмотренные методы в своих проектах. Присоединяйтесь к бесплатному вебинару, который проходит в рамках обучения курса «Рекомендательные системы» «Рекомендательные системы» - https://otus.pw/XSUx/ Преподаватель: Вероника Иванова - Data Scientist Пройдите опрос по итогам мероприятия - https://otus.pw/cOr1o/ Следите за новостями проекта: - Telegram: https://t.me/Otusjava - ВКонтакте: https://otus.pw/850t - LinkedIn: https://otus.pw/yQwQ/ - Хабр: https://otus.pw/S0nM/