Les coulisses des systèmes de recommandation from edX

Dans ce cours, vous explorerez et apprendrez les meilleures méthodes et pratiques des systèmes de recommandation, qui sont une composante essentielle de l’écosystème digital. Ce cours a été développé par IVADO et HEC Montréal dans le cadre d’un atelier qui a eu lieu à Montréal. Vous serez accompagné.e tout au long du processus par sept experts internationaux du milieu universitaire et de l’industrie qui vous fourniront des exemples concrets.

Les systèmes de recommandation sont des algorithmes qui trouvent des tendances dans le comportement des utilisateurs pour améliorer les expériences personnalisées et comprendre leur environnement. Ils sont omniprésents et sont le plus souvent utilisés pour recommander des items aux utilisateurs, notamment des livres et des films, mais aussi des amis potentiels, des recettes de cuisine ou même de la documentation pertinente pour de grands projets de logiciels, ou des articles intéressant les scientifiques.

Le contenu de ce MOOC est une introduction au domaine des systèmes de recommandation. Le programme comprend : l’apprentissage automatique pour les systèmes de recommandation, suivi d’une introduction aux méthodes d’évaluation; la modélisation avancée; les bandits contextuels; les méthodes de classement; l’équité et la discrimination dans les systèmes de recommandation.

Le cours s’adresse principalement aux professionnel.le.s du secteur et aux étudiant.e.s universitaires ayant des connaissances de base (première année de baccalauréat) en mathématiques et en programmation (idéalement Python). Les diplômé.e.s en sciences et en ingénierie (principalement celles et ceux qui ne sont pas encore familiers avec l’apprentissage automatique et les systèmes de recommandation) trouveront ce contenu instructif et intéressant. Le contenu de ce cours sera également d’une grande utilité pour toute personne qui s’intéresse à l’IA ou qui l’utilise, de quelque manière que ce soit.

Nous estimons qu’il faut 6 semaines pour compléter ce cours. Le cours est divisé en segments que vous pourrez visionner à votre propre rythme. Afin d’évaluer votre compréhension du contenu, des questionnaires complets seront proposés à la fin de chaque segment. Vous pourrez également pratiquer les algorithmes des systèmes de recommandation grâce à un tutoriel guidé par un expert. De plus, un deuxième module de pratique individuelle sera offert aux participant.e.s qui s’inscrivent au cours avec le certificat vérifié.

Nous vous souhaitons la bienvenue dans ce parcours d’apprentissage de Systèmes de recommandation : Derrière l’écran!

Ce cours vous est présenté par IVADO, HEC Montréal et l’Université de Montréal.

IVADO est un institut collaboratif québécois dans le domaine de l’intelligence numérique.

HEC Montréal est une université francophone de renommée internationale qui offre des formations et des programmes de recherche dans le domaine de la gestion.

L’Université de Montréal est l’une des principales universités de recherche au monde.

What's inside

Learning objectives

À la fin du mooc, les participant devraient être en mesure de :
Comprendre les bases des systèmes de recommandation, y compris leur terminologie ;
Identifier les types de problèmes et les méthodes des systèmes de recommandation pour les résoudre ;

Appliquer la méthodologie de réalisation d'un projet en systèmes de recommandation ;
Utiliser les algorithmes des systèmes de recommandation à travers des sessions pratiques et des tutoriels.

À la fin du mooc, les participant devraient être en mesure de :
Comprendre les bases des systèmes de recommandation, y compris leur terminologie ;
Identifier les types de problèmes et les méthodes des systèmes de recommandation pour les résoudre ;
Appliquer la méthodologie de réalisation d'un projet en systèmes de recommandation ;
Utiliser les algorithmes des systèmes de recommandation à travers des sessions pratiques et des tutoriels.

Syllabus

MODULE 1 Apprentissage automatique pour les systèmes de recommandation

Modèles basés sur le score

Aspects pratiques

MODULE TUTORIEL : Factorisation matricielle

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Cette formation se concentre sur les systèmes de recommandation, faisant d'elle une option précieuse pour les professionnels qui souhaitent améliorer leur compréhension dans ce domaine

Sa mise en contexte de l'industrie par le biais d'exemples concrets apportera aux professionnels des perspectives pratiques

Grâce à des experts du milieu universitaire et de l'industrie, la formation garantit un contenu à la fois théorique et pratique

Elle fournit une introduction complète, en commençant par les bases des systèmes de recommandation jusqu'aux méthodes avancées

La formation aborde également des aspects importants de l'équité et de la discrimination dans les systèmes de recommandation, ce qui en fait un choix éclairé pour ceux qui cherchent à explorer ces sujets

L'accent mis sur l'apprentissage pratique avec des tutoriels et des modules de pratique garantit l'application des connaissances

Reviews summary

Les systèmes de recommandation: fondations et application

Selon les apprenants, ce cours offre une introduction approfondie aux systèmes de recommandation, bénéficiant grandement de la présence d'experts du domaine. Les étudiants apprécient le contenu complet qui couvre de nombreux aspects, des modèles de base aux sujets avancés comme l'équité algorithmique. Bien que le cours soit structuré avec des modules auto-rythmés, un tutoriel guidé et des quizz, certains soulignent que le niveau prérequis en mathématiques et programmation est parfois plus élevé que basique. Le cours excelle à fournir des fondations solides, mais quelques-uns ont ressenti un manque d'exercices pratiques plus poussés. C'est un excellent choix pour ceux qui cherchent à comprendre les concepts fondamentaux et avancés.

Le contenu est dense, nécessitant un engagement soutenu.

"Le cours est très dense et il faut vraiment s'accrocher pour suivre toutes les notions et ne pas perdre le fil."

"J'ai trouvé le rythme parfois rapide, surtout sur les sujets les plus avancés du programme."

"Ce n'est pas un cours pour les distraits, chaque module est riche en informations et demande de la concentration."

Les sujets abordés sont très pertinents et à jour, notamment l'équité.

"Le module sur l'équité algorithmique est essentiel et très pertinent à l'heure actuelle de l'IA responsable."

"Ce cours couvre des sujets d'actualité importants pour ma carrière et mes projets professionnels."

"J'ai apprécié la modernité des sujets abordés, allant au-delà des bases pour toucher aux défis contemporains."

Le cours offre une base théorique complète et rigoureuse.

"Le cours fournit une base théorique très solide indispensable pour comprendre les systèmes de recommandation en profondeur."

"J'ai trouvé que les concepts étaient expliqués avec une grande profondeur, ce qui est parfait pour ma recherche future."

"Ce n'est pas juste des recettes, on comprend vraiment le pourquoi et le comment des algorithmes complexes."

Les contributeurs sont des experts reconnus du domaine.

"Les intervenants sont de vrais experts, et leurs explications sont très claires et approfondies."

"J'ai vraiment apprécié d'apprendre de professionnels qui travaillent activement dans le domaine des systèmes de recommandation."

"Le calibre des professeurs est exceptionnel, ajoutant beaucoup de valeur au contenu et à ma compréhension."

Certains apprenants souhaiteraient plus d'exercices pratiques et de code.

"J'aurais aimé plus de projets de codage concrets et des implémentations pour appliquer les théories apprises."

"Le cours est excellent en théorie, mais l'aspect pratique est un peu léger pour moi qui cherchais plus de 'hands-on'."

"Les tutoriels sont bons, mais j'ai manqué de défis de programmation pour solidifier ma compréhension."

Un niveau de base en mathématiques et Python est réellement requis.

"Même si le cours mentionne des bases, je conseille d'avoir une bonne maîtrise de Python et des maths avant de commencer."

"J'ai eu du mal sans une base solide en algèbre linéaire et en statistiques avancées."

"Certains concepts sont assez avancés si l'on ne vient pas du monde de l'IA ou de la science des données."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Les coulisses des systèmes de recommandation with these activities:

Organize Course Materials

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Prepare for the course by gathering and organizing all necessary materials.

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Download and print lecture notes.
Gather textbooks and online resources.
Create a dedicated study space.

Review basic algebra skills

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Helps with understanding the mathematical foundations of recommendation systems.

Browse courses on Linear Algebra

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Review basic operations like addition, subtraction, multiplication, and division.
Practice solving linear equations.
Review basic matrix operations.

Review ML and probability

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Review the basics of machine learning and probability to ensure a solid foundation for this course.

Browse courses on Machine Learning Basics

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Revisit fundamental concepts of machine learning, such as supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning.
Recall basic probability concepts, such as conditional probability, Bayes' theorem, and random variables.

17 other activities

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Review Machine Learning Fundamentals

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Strengthen your foundation in Machine Learning before starting the course.

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Revisit key concepts in Machine Learning.
Solve practice problems or take quizzes.
Refresh your understanding of supervised and unsupervised learning.

Participate in online discussion forums

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Engage with peers in online discussion forums to exchange ideas, ask questions, and deepen understanding of course material.

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Identify relevant discussion forums or online communities related to recommender systems.
Actively participate in discussions, sharing your perspectives and responding to others.

Practice Matrix Factorization

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Reinforce your understanding of Matrix Factorization through solving practice problems.

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Review the notes on Matrix Factorization.
Solve practice problems on your own.
Compare your answers with the solutions provided.

Participate in a study group or online discussion forum on recommendation systems

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Provides opportunities to engage with peers, ask questions, and reinforce learning.

Browse courses on Recommendation Systems

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Find or join a study group or online discussion forum.
Participate in discussions and ask questions.
Share your knowledge and insights with others.

Complete Tensorflow tutorial

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Follow a guided tutorial on Tensorflow to gain hands-on experience with a deep learning framework.

Browse courses on TensorFlow

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Set up a development environment with Python and Tensorflow.
Walk through the basics of Tensorflow, including tensors, operations, and models.
Build and train a simple neural network using Tensorflow.

Follow a tutorial on matrix factorization

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Provides hands-on experience with a fundamental technique used in recommendation systems.

Browse courses on Matrix Factorization

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Find an online tutorial or resource on matrix factorization.
Follow the steps in the tutorial to implement matrix factorization.
Test your implementation on a small dataset.

Solve coding challenges

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Engage in coding challenges to strengthen problem-solving skills and refine coding abilities.

Browse courses on Coding Challenges

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Identify reputable online platforms or resources for coding challenges.
Select challenges that align with the topics covered in this course.
Attempt to solve the challenges independently, referring to course materials when necessary.

TensorFlow Tutorial for Recommendation Systems

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Deepen your knowledge of Recommendation Systems by following a guided tutorial.

Browse courses on TensorFlow

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Find a TensorFlow tutorial for Recommendation Systems.
Follow the tutorial step-by-step.
Explore the code and understand how it works.
Implement the model on a small dataset.

Discussion Group on Fairness in Recommendation Systems

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Engage in discussions to explore the ethical implications and challenges of Recommendation Systems.

Browse courses on Recommendation Systems

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Join a discussion group or forum.
Participate in discussions on fairness in Recommendation Systems.
Share your perspectives and learn from others.

Participate in Kaggle competitions

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Engage in Kaggle competitions to apply your skills, learn from others, and contribute to the broader data science community.

Browse courses on Kaggle Competitions

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Identify Kaggle competitions that align with your interests and skill level.
Form a team or work independently to develop solutions to the competition challenges.
Submit your solutions and track your progress on the leaderboard.

Contribute to Open Recommendation Systems Projects

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Gain hands-on experience and contribute to the Recommendation Systems community.

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Identify open source Recommendation Systems projects.
Choose a project to contribute to.
Understand the project's codebase and requirements.
Make bug fixes or implement new features.

Solve practice problems on recommendation algorithms

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Reinforces understanding of the algorithms and techniques used in recommendation systems.

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Find practice problems online or in textbooks.
Attempt to solve the problems on your own.
Check your solutions against provided answers or consult with an expert.

Build a recommender system

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Develop a recommender system project to apply the concepts learned in the course and showcase your skills.

Browse courses on Recommender Systems

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Define the problem statement and gather relevant data.
Choose an appropriate machine learning algorithm and train a model.
Evaluate the performance of your model and make necessary adjustments.
Deploy your recommender system and monitor its performance.

Implement a Recommendation System for a Movie Website

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Apply your knowledge by building a real-world Recommendation System.

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Choose a movie dataset.
Select and implement a suitable recommendation algorithm.
Build a web interface to interact with your system.
Evaluate your system's performance.

Contribute to open-source recommender system projects

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Gain practical experience and contribute to the open-source community by participating in recommender system projects.

Browse courses on Open Source Projects

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Explore existing open-source recommender system projects on platforms like GitHub.
Identify a project that aligns with your interests and skills.
Fork the project and make contributions, such as bug fixes, feature enhancements, or documentation updates.

Write a blog post or article on a topic related to recommendation systems

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Encourages critical thinking and deepens understanding by requiring students to explain concepts in their own words.

Browse courses on Recommendation Systems

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Choose a specific topic related to recommendation systems.
Research the topic thoroughly.
Write a well-structured and informative blog post or article.
Publish your content online.

Build a simple recommendation system using open-source libraries

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Provides practical experience in implementing and evaluating recommendation systems.

Browse courses on Recommendation Systems

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Choose a dataset and import it into your preferred programming environment.
Select and implement a recommendation algorithm using open-source libraries.
Evaluate the performance of your recommendation system.
Refine and improve your system based on the evaluation results.

Career center

Learners who complete Les coulisses des systèmes de recommandation will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Reading list

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