Recommender systems in practice

(This meetup is in Dutch)

In deze hands-on meetup gaan we aan de slag met Recommender Systems in Python.

Agenda:

• 17:45 uur Ontvangst
• 18:00 uur Pizza & Drinks
• 18:30 uur Recommender systems: Use Case, Uitdagingen, Oplossingen
• 19:15 uur Recommender systems: Hands-on
• 20.30 uur Conclusie & wrap up

Recommender systems: use cases, data, algoritmes, evaluatie, uitdagingen

Recommender systems zijn wellicht de bekendste machine learning toepassingen in zowel webshops als online media platformen. We komen er dagelijks mee in aanraking op platformen zoals Amazon als Netflix, waar specifieke artikelen aangeraden worden op basis van eerder gekochte artikelen.

We zullen op deze avond de verschillende aspecten van een recommender system uitleggen, zodat we er in het tweede deel zelf een kunnen opbouwen. Aspecten zijn bijvoorbeeld over hoe men om dient te gaan met extreme aantallen gebruikers of producten, en hoe de kwaliteit van een recommender gemeten kan worden (zowel online als offline).

Matrix Factorization models: Hands-on

In het tweede deel gaan jullie zelf aan de slag met het opbouwen van een recommender system op basis van het matrix factorisatie algoritme. We zullen zorgen voor een Jupyter notebook met bijbehorende Anaconda environment. Daarnaast hebben we ook een Docker image met Jupyter reeds geïnstalleerd, zodat we snel echt aan de slag kunnen.

De praktijk opdrachten zullen zowel interessant zijn voor mensen met weinig kennis over recommenders, als voor degenen die reeds met recommenders gewerkt hebben. De focus ligt daarbij op het machine learning, en niet op het leren van Python.

Benodigdheden voor het hands-on gedeelte:
• Laptop met werkende Anaconda Python 3.6 distributie https://www.anaconda.com/download/ (of Docker 17.09.0+ voor een standalone versie)
• Enige Python kennis