Использование явного и неявного фидбека в рекомендательных системах

Вы узнаете: На занятии вы узнаете, какие данные необходимы для задачи рекомендации; как обучать простые модели рекомендаций и как оценивать их качество. Результаты урока: Познакомимся с двумя типами фидбека от пользователя: явным и неявным. Обучим рекомендательные модели на разных типах фидбека. Сравним качество моделей. Кому подходит этот урок: Всем кто интересуется рекомендательными системами Дата-сайентистам, желающим расширить область своих знаний Тем кто самостоятельно изучает Data Science и уже знаком с основными методами ML «Machine Learning. Professional» - https://otus.pw/gvSo/
Преподаватель: Вероника Иванова - Data Scientist Пройдите опрос по итогам мероприятия - https://otus.pw/mi0D/
Следите за новостями проекта: Telegram: https://t.me/Otusjava
ВКонтакте: https://otus.pw/850t
LinkedIn: https://otus.pw/yQwQ/
Хабр: https://otus.pw/S0nM/