L'enjeu consiste à concevoir des scripts permettant de recommander du contenu à ses utilisateurs:
- Executer une chaine de traitements IA bout en bout
- conception d'un MVP sous forme d'une application mobile de recommandation de contenu
- utiliser une architecture SERVERLESS avec des azure functions pour faire le lien entre système de recommandation et application
Données utilisateur (interactions, informations sur les articles, sur les sessions utilisateurs)
github de l'application web à utiliser
mode opératoire de l'application web
Autres ressources utiles:
Principe d'un système de recommandation:
cours video: Content based Recommender Systems
content based filtering
collaborative filtering
Azure functions:
lien 1
lien 2
Web recommandations:
Librairie surprise:
Exemple de systeme de reco avec surprise:
Exemple de reco sur Kaggle:
Libraire implicit :
Liste de modèle de collaborative filtering:
Azure:
Bonnes pratiques:
Azure functions et vscode:
Creation azure functions sur azure:
Liaison d’entrée de blobs dans azure function:
Liaison d’entrée de cosmo db dans azure function:
