[Pycon] [new paper] "Riccardo Lorenzon" - Reinforcement Learning applicato a Sistemi di Raccomandazione

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Title: Reinforcement Learning applicato a Sistemi di Raccomandazione 
Duration: 45 (includes Q&A)
Q&A Session: 0
Language: en
Type: Talk

Abstract: Misurare la qualità di un sistema di raccomandazione non è banale. 
Proporre una "buona" raccomandazione non significa solo essere stati in grado di capire quali siano i contenuti preferiti dall'utente, ma soprattutto essere riusciti ad offrire il giusto mix di accuratezza, novità e varietà.
Un approccio comune è l'A/B testing, ma, nei casi in cui gli utenti siano pochi e le interazioni col sistema limitate, noi preferiamo usare un approccio basato sul reinforcement learning.
Gli obiettivi del nostro talk sono condividere quanto abbiamo imparato nello sviluppo pratico di un raccomandatore di libri e mostrare quale mix di strumenti e algoritmi si sia rivelato efficace nel nostro caso.
Il partecipante ideale ha un livello base di sviluppo Python per la Data Science e conosce le basi del framework Hadoop e dei database NoSQL.

Tags: [u'mongodb', u'REST', u'Python', u'A/B-testing', u'reinforcement-learning', u'recommender-systems', u'machine-learning', u'spark', u'hadoop', u'open-source', u'data-science']