Рекомендательные системы и матричные разложения. Часть 1. Практика.

Сегодня мы погрузимся в тему рекомендательных систем, чтобы каждый понимал почему ему рекомендуют следующее видео в ютубе. И начём мы с методов, основанных на матричных разложениях. Они нам очень пригодятся следующих лекциях и просто в понимании постановки задачи. Это практическая часть занятия. Ссылку на ноутбук ищите в нашем курсе на Степик: https://stepik.org/course/100561/promo Спикер: Никита Мокров, Machine Learning Engineer at Turing Complete Inc. Специалист по рекомендательным системам.