OTUS: Рекомендательные системы на основе SVD алгоритма // Занятие курса «Machine Learning. Professio HD

Вебинар посвящен рекомендательным системам. На занятии мы обсудим один из самых мощных алгоритмов классического ML для построения рекомендательных систем, основанный на сингулярном разложении матрицы. 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:
— 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 основы ML

«Machine Learning. Professional» — otus.pw/MNFv/

Преподаватель: Мария Тихонова — Senior Data Scientist SberDevices, преподаватель ВШЭ

Подключайтесь к обсуждению в чате — otus.pw/nOxDw/

Пройдите опрос по итогам мероприятия — otus.pw/d9rt/

Следите за новостями проекта:
— Telegram: t.me/Otusjava
— ВКонтакте: otus.pw/850t
— LinkedIn: otus.pw/yQwQ/
— Хабр: otus.pw/S0nM/