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Tri :
Date de référencement
Editeur
Auteur
Titre
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Les systèmes de recommandation : une catégorisation
[Ressource pédagogique]
Date de publication :
20180920 |
Auteur(s) :
Negre Elsa |
Editeur(s) :
Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique / Interstices |
Origine de la fiche :
Université Numérique Ingénierie et Technologie
Le succès des outils de recommandation tels Netflix, qui nous suggère des films, ou encore Amazon, qui nous recommande des livres, repose sur trois approches principales que nous vous proposons de découvrir dans cet article....
Référencé le :
04-09-2019
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La recommandation, un axe de recherche en plein essor
[Ressource pédagogique]
Date de publication :
20180425 |
Auteur(s) :
Negre Elsa |
Editeur(s) :
Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique / Interstices |
Origine de la fiche :
Université Numérique Ingénierie et Technologie
Des milliers de décisions sont prises chaque jour. Si certaines d'entre elles semblent aller de soi, d'autres se prennent beaucoup plus difficilement face au déluge de données que nous connaissons actuellement. La recommandation est un axe de recherche en plein essor pour nous aider dans ce processus de décision....
Référencé le :
27-06-2018
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Vers une démocratisation des outils pour l'exploration de données ?
[Ressource pédagogique]
Date de publication :
20160503 |
Auteur(s) :
Termier Alexandre, Jongwane Joanna |
Editeur(s) :
Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique / Interstices |
Origine de la fiche :
Université Numérique Ingénierie et Technologie
À l'ère du numérique, la data science ou science des données est un domaine qui a inéluctablement le vent en poupe ! Pourtant, comprendre et interpréter ces données n'est pas à la portée de tous. Alexandre Termier, spécialiste de l'exploration de données, fait le point avec nous sur le sujet dans cet épisode du podcast audio....
Référencé le :
15-01-2018
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