Difference between revisions of "Suggestion intelligente de films basée sur TensorFlow"
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| + | Les comportements humains sont en effet subjectifs par nature et donc difficiles à prédire, d’où la mauvaise qualité des sites de recommandations, adaptés aux goûts utilisateurs. Le but de ce projet est d'explorer les possibilités du Deep Learning dans ce domaine, en cherchant à perfectionner la suggestion de films selon les goûts de l'utilisateur. |
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Revision as of 15:11, 10 March 2017
Lien vers la page des projets 2016-2017
Objectif du projet
L’apprentissage machine est un domaine en pleine explosion et ses domaines d’application sont vastes et encore largement inconnus. Notre projet a la prétention d’explorer et de tester les possibilités de l’apprentissage machine dans la prédiction des comportements humains tels que les goûts et avis personnels.
Les comportements humains sont en effet subjectifs par nature et donc difficiles à prédire, d’où la mauvaise qualité des sites de recommandations, adaptés aux goûts utilisateurs. Le but de ce projet est d'explorer les possibilités du Deep Learning dans ce domaine, en cherchant à perfectionner la suggestion de films selon les goûts de l'utilisateur.
Grâce à un système de réseaux neuronaux et d'une base de données conséquente de films (TMDb), le site proposera une liste de suggestions de films personnalisée par utilisateur. Le modèle créé sur une base de données statique pourra alors être affiné en temps réel grâce aux nouvelles opinions exprimées par l’utilisateur. Ces recommandations pourront également être affinées en fonction de la popularité des films et des avis récemment exprimés dans le flux Twitter.
Équipe
- Rachex Coralie (Chef de projet - Scrum Master)
- Niogret Edwin (Responsable innovation)
- Hattinguais Julian (Responsable qualité)
- Navarro Elsa (Responsable communication, Médiatrice)
- Dunand Quentin (Responsable des deadlines,Responsable du front-end)
- ZOPPELLO Sébastien (Stagiaire AVOSTI DUT2 R&T)
- DECAMPS Marceau (Stagiaire AVOSTI DUT2 R&T)