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Risques

Manque de matériel informatique mémoire insuffisante pour entrainement des modèles

Manque de performance du modèles deep learning on a pas beaucoup données

manque de personnel je vais réaliser le projet seul l

Risque de gestion du temps

Livrables

Application de recommandations de films et des produits avec Deep Learning (Apprentissage non supervisé)

Enveloppe budgétaire

6100 euro

RACI

Responsable de projet Melle IRNATENE Ouiza

Description fonctionnelle

Détection des caractéristique(feature selection )

Évaluation et entraînements les modèles (algorithmes de deep learnnig)

Algorithmes Deep Learning

Collecte et préparation des données

Périmétre

détection des caractéristique a partir des donnée pour prédire si un client aime ou n’aime pas un produit .

Objective

l’objectif du projet est de propose un systèmes de recommandation pour proposer des films à des clients pour les satisfaire et augmenter les profits des entreprises .

Contexte

Utilisation de deep learning(Apprentissage non supervisé) pour Prédire si les clients aime ou n’aime pas le film pour le recommandé et Un systèmes pour prédire des notes donnée par des utilisateurs a un film de 1 a 5 .