Explore l'évolution et l'impact des systèmes de recommandation, couvrant la récupération d'informations, le filtrage collaboratif et les différents algorithmes de recommandation.
Explore les systèmes de recommandation, le filtrage collaboratif, les recommandations basées sur le contenu, les mesures de similarité et les méthodes avancées telles que la factorisation matricielle.
Explore les systèmes de contrôle moteur, couvrant les algorithmes, l'intégration de capteurs et les applications pratiques en robotique et en automatisation.
Explore la factorisation matricielle dans les systèmes de recommandation, couvrant l'optimisation, les mesures d'évaluation et les défis liés à la mise à l'échelle.
Explore le compromis entre la complexité et le risque dans les modèles d'apprentissage automatique, les avantages de la surparamétrisation et le biais implicite des algorithmes d'optimisation.
