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Un projet Machine Learning ambitieux

Quatre étudiants passionnés par le cinéma et les séries ont décidé de relever un défi ambitieux : développer un système capable de recommander des films et séries Netflix aux utilisateurs en fonction de leurs préférences et de leurs habitudes de visionnage.

système de recommandation Netflix

Les technologies utilisés pour
le Machine Learning

Technologies pour le machine learning

Leur projet s’appuie sur des technologies de pointe telles que Kafka, Spark et Hadoop pour collecter, traiter et stocker les données des utilisateurs en temps réel. Des algorithmes de machine learning sont ensuite utilisés pour analyser ces données et générer des recommandations personnalisées.

définition Kafka


Configuration d'un cluster Kafka pour enregistrer les interactions des utilisateurs en temps réel.

définition Spark


Utilisation de Spark Streaming pour traiter les flux de données de Kafka, avec des fonctions spécifiques pour analyser et aggréger ces informations.

définition Hadoop


Mise en place d'un système de fichiers adapté pour conserver les données traitées, permettant un accès rapide et efficace pour le système de recommandation.

étudiants en présentation du projet machine learning

Ils développent des compétences en Machine Learning

Ce projet innovant a permis aux étudiants de mettre en pratique leurs connaissances en informatique et de développer de nouvelles compétences en matière de machine learning. Ils ont également dû surmonter des défis techniques importants, notamment des problèmes de stockage de données, mais ces obstacles leur ont permis d’apprendre et de s’améliorer.

Mission accomplie pour les étudiants en développement data et I.A.

Ce projet est un exemple concret de l’innovation et de la créativité des étudiants du mastère Dev, data & I.A. Il montre que les étudiants sont capables de relever des défis technologiques complexes et de développer des solutions innovantes qui peuvent avoir un impact réel.

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