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"La data science, c'est pas du hasard"
La D.E.V. de la semaine est Arielle Marouani, Data Scientist @ Deezer. Dans cet épisode, elle nous plonge dans l'univers des algorithmes de recommandation musicaux. Utilisant les interactions des utilisateurs, ces algorithmes sont constamment affinés pour s'adapter aux goûts musicaux en constante évolution. L'un des outils clés employés est la décomposition en valeurs singulières (SVD) qui permet de représenter les chansons dans un espace réduit, facilitant les recommandations basées sur les préférences. Elle souligne l'importance de la diversité musicale, et comment les comportements des utilisateurs influencent les recommandations. Arielle met également en évidence les défis posés par la musique générée par l'IA et l'évolution future des systèmes de recommandations.
Chapitrages00:00:57 : L'intelligence artificielle au quotidien
00:01:31 : Présentation d'Arielle
00:05:05 : Le parcours de Data Scientist
00:09:38 : L'algorithme de recommandation de Deezer
00:18:07 : Les interactions et le clustering
00:20:41 : La temporalité dans les recommandations
00:21:45 : La diversité musicale et les clusters
00:32:20 : L'impact des skips et des likes
00:35:48 : Les défis de la découverte musicale
00:43:20 : L'évolution des algorithmes de recommandation
00:53:28 : Les signaux implicites et leur interprétation
00:56:27 : L'avenir des recommandations et de la collaboration humaine
01:00:40 : Recommandations culturelles d'Arielle
01:02:49 : Conclusion et remerciements
La leçon d'échecs: Petite histoire de l'IA
Aya Nakamura
Et si un simple clic pouvait compromettre toute votre entreprise ? Avec Riot, testez la vigilance de vos équipes grâce aux simulations d’attaques de phishing, et formez-les en continu avec Albert, le coach cyber qui les sensibilise directement sur Slack et Teams.
🎙️ Soutenez le podcast If This Then Dev ! 🎙️ Chaque contribution aide à maintenir et améliorer nos épisodes. Cliquez ici pour nous soutenir sur Tipeee 🙏
Archives | Site | Boutique | TikTok | Discord | Twitter | LinkedIn | Instagram | Youtube | Twitch | Job Board |
Distribué par Audiomeans. Visitez audiomeans.fr/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.
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La D.E.V. de la semaine est Arielle Marouani, Data Scientist @ Deezer. Dans cet épisode, elle nous plonge dans l'univers des algorithmes de recommandation musicaux. Utilisant les interactions des utilisateurs, ces algorithmes sont constamment affinés pour s'adapter aux goûts musicaux en constante évolution. L'un des outils clés employés est la décomposition en valeurs singulières (SVD) qui permet de représenter les chansons dans un espace réduit, facilitant les recommandations basées sur les préférences. Elle souligne l'importance de la diversité musicale, et comment les comportements des utilisateurs influencent les recommandations. Arielle met également en évidence les défis posés par la musique générée par l'IA et l'évolution future des systèmes de recommandations.
Chapitrages00:00:57 : L'intelligence artificielle au quotidien
00:01:31 : Présentation d'Arielle
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00:18:07 : Les interactions et le clustering
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00:21:45 : La diversité musicale et les clusters
00:32:20 : L'impact des skips et des likes
00:35:48 : Les défis de la découverte musicale
00:43:20 : L'évolution des algorithmes de recommandation
00:53:28 : Les signaux implicites et leur interprétation
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01:02:49 : Conclusion et remerciements
La leçon d'échecs: Petite histoire de l'IA
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