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sha-cmd/Sceptic

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Sceptic

Recommender Systems Dans la branche master :

Le fichier preprocessing contient le nettoyage des data. Il produit notamment la base de données database.csv à partir du répertoire de 300 fichiers de clics des clients.

Le fichier machine learning produit tous les tests pour la sélection de nos algorithmes basés dont les résultats sont ci-dessous.

Le fichier recommender system est celui qui permettra de construire la base de données des recommendations pour les clients que nous connaissons assez bien, soit près de 4000, à travers 3000 livres, mais n’est pas computable sur GPU avec la bibliothèque Surprise.

De plus les métriques sont répertoriées de manière didactique, dans un seul objet.

Dans la branche Collaborative_filtering :

Nous avons aussi testé l’algorithme par content based.

Pour finir nous avons testé l’algorithme par collab filter, dont le réseau neuronal est écrit dans ce fichier.

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Deep-Learning, Recommender Systems & MLOps

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