Рекомендательные системы на основе матричных разложений // курс «Machine Learning. Advanced»

На занятии вы изучите основные алгоритмы, основанные на матричных разложениях для рекомендательных систем. Изучите алгоритм SVD и ALS, а также примените их на практике. Результаты урока: - Познакомитесь с задачей рекомендательных систем. - Изучите подходы на основе Sматричнычных разложений для построения рекомендательной системы. - Примените алгоритмы SVD и ALS на практике Кому подходит этот урок: - продвинутым IT-специалистам, практикующим ML - Дата-сайентистам, желающим углубиться в профессию - Тем кто самостоятельно изучает Data Science и уже изучил основные методы ML «Machine Learning. Advanced» - Преподаватель: Мария Тихонова - Senior Data Scientist SberDevices, преподаватель ВШЭ, автор канала Подключайтесь к обсуждению в чате - Пройдите опрос по итогам мероприятия - Следите за новостями проекта: - Telegram: - ВКонтакте: - LinkedIn: - Хабр: