Comment construire une application de recommandation de films comme Netflix ?

Summary

Dans cette première vidéo de l'année 2024, l'auteur présente un projet de système de recommandation de films basé sur le machine learning et la similarité cosinus. Il explique comment utiliser des notebooks pour l'expérimentation et le développement, tout en guidant les débutants à travers chaque étape, du prétraitement des données à l'implémentation de l'algorithme de recommandation dans une application web avec Streamlit. L'objectif est d'aider les spectateurs à créer un projet solide à ajouter à leur portfolio, et à mieux comprendre les systèmes de recommandation dans divers contextes industriels. Les codes et ressources sont partagés pour encourager l'apprentissage et l'amélioration continue.

Takeaways

• 😀 L'objectif de cette première vidéo de l'année 2024 est de présenter un projet pratique en machine learning : un système de recommandation de films.
• 😀 Le créateur de la chaîne est consultant en France et explique le retard dans la publication des vidéos, dû à son travail et à sa vie personnelle.
• 😀 La chaîne se concentre sur la Data Science, l'intelligence artificielle, le machine learning, avec un focus sur les aspects techniques tels que le codage Python et R.
• 😀 Le créateur incite les débutants à s'abonner à la chaîne et à explorer les playlists pour apprendre des concepts techniques et améliorer leur portfolio.
• 😀 Le projet présenté consiste à construire un système de recommandation de films à l'aide de la similarité cosinus, une technique de machine learning.
• 😀 Le système permet à un utilisateur de saisir un film et de recevoir une liste de films similaires à partir d'une matrice de similarité pré-calculée.
• 😀 Le projet utilise un jeu de données Kaggle, et le processus comprend le nettoyage des données, la vectorisation des caractéristiques des films et la création d'une matrice de similarité.
• 😀 Le code est expliqué étape par étape dans un notebook Jupyter, avec des commentaires détaillant chaque ligne pour aider les débutants à comprendre le processus.
• 😀 Une interface web interactive est créée avec Streamlit, permettant aux utilisateurs de tester le système de recommandation et d'obtenir des résultats instantanés.
• 😀 Le créateur encourage les spectateurs à expérimenter avec le code, à améliorer le projet et à publier leurs versions dans leur portfolio pour attirer les recruteurs.
• 😀 En conclusion, le créateur invite les abonnés à partager leurs retours, à s'abonner à la chaîne et à découvrir d'autres projets à venir, tout en soulignant l'importance d'utiliser des projets réels pour progresser dans le domaine de la data science.

Q & A

Pourquoi le créateur s'excuse-t-il au début de la vidéo ?

Le créateur s'excuse pour le retard de publication des vidéos, expliquant que sa vie professionnelle et familiale a été très chargée ces derniers mois. Il explique aussi qu'il travaille comme consultant et qu'il a eu des engagements familiaux qui l'ont empêché de publier plus tôt.

Quel est l'objectif de la chaîne de vidéos ?

L'objectif de la chaîne est de fournir des vidéos éducatives sur la **Data Science**, le **Machine Learning** et l'**Intelligence Artificielle**. Le créateur souhaite partager des tutoriels pratiques avec des projets réels en Python et R, et aider les spectateurs à créer un **portfolio** solide dans ces domaines.

Quel est le projet principal de la vidéo ?

Le projet principal de cette vidéo est la création d'un **système de recommandation de films** utilisant la **similarité cosinus**. Ce projet est destiné aux débutants en **Machine Learning** et vise à enseigner comment utiliser des techniques simples pour recommander des films similaires à ceux qu'un utilisateur pourrait aimer.

Quelle technique est utilisée pour mesurer la similarité entre les films dans ce projet ?

La technique utilisée est la **similarité cosinus**, qui mesure l'angle entre les vecteurs représentant les films. Plus les vecteurs sont proches, plus les films sont similaires. Cette technique est largement utilisée dans les systèmes de recommandation.

Comment les données ont-elles été préparées pour ce projet ?

Les données ont été nettoyées et prétraitées, avec un focus particulier sur l'extraction et la fusion de caractéristiques importantes des films, comme leur nom, genre, réalisateur, etc. Ces informations ont été combinées dans une seule colonne qui a ensuite été vectorisée pour permettre le calcul de la similarité.

Quels outils et bibliothèques ont été utilisés pour implémenter le projet ?

Le projet utilise plusieurs outils et bibliothèques : **scikit-learn** pour calculer la similarité cosinus, et **Streamlit** pour créer une interface utilisateur interactive permettant d'utiliser le système de recommandation via une application web.

Quelle est la fonctionnalité de l'application web présentée dans la vidéo ?

L'application web permet à l'utilisateur d'entrer le titre d'un film, et l'application renvoie une liste de films similaires en fonction de la similarité calculée. L'application a été construite avec **Streamlit** et fonctionne sur plusieurs pages.

Le projet est-il basé sur un jeu de données statique ou dynamique ?

Le projet est basé sur un jeu de données statique provenant de **Kaggle**. Cependant, le créateur mentionne que le système pourrait être étendu pour fonctionner avec des données dynamiques, telles que les films nouvellement sortis ou les évaluations des utilisateurs.

Quelles sont les améliorations potentielles du projet suggérées par le créateur ?

Le créateur suggère plusieurs pistes d'amélioration, comme l'extension du projet pour gérer des **données en temps réel**, et l'expérimentation avec d'autres techniques d'IA pour améliorer les recommandations. Il encourage également les spectateurs à améliorer et personnaliser le code pour l'adapter à leurs besoins.

Quel est le but de la création d'un portfolio de projets pour les recruteurs ?

Le créateur souligne l'importance de construire un **portfolio** solide en **Data Science** et **Machine Learning**. Un bon portfolio attire l'attention des recruteurs, surtout si les projets sont bien documentés et montrent des compétences pratiques. Le projet présenté dans la vidéo est un excellent exemple pour les chercheurs d'emploi dans ce domaine.