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#1 Introduction
#1
Introduction
#2
Les types de données
01:50
#3
La data idéale
09:22
#4
Vers la personnalisation
15:20
#5
La recommandation
16:45
#6
Le cheminement du produit
20:26
#7
Les difficultĂ©s de lâindustrie
24:45
#8
Les erreurs Ă ne pas commettre
31:19
#9
Anecdote et opinion
35:09
#42 Samuel Fillon (Fondateur @ Sommelier du parfum) : La data et l'IA au service de la parfumerie
Published on December 10, 2023
âąIntelligence Artificielle - Data Driven 101 - Le podcast IA & Data 100% en françaisâąSamuel Fillon, fondateur de Sommelier du Parfum, une start-up de machine learning dans la parfumerie, est lâinvitĂ© de l'Ă©pisode 42 de Data Driven 101.
Il nous explique :
 đ Comment ils fournissent des outils data driven aux consommateurs et professionnels pour prendre des dĂ©cisions rationnelles dans l'achat et la crĂ©ation de parfums.
 đ Comment ils dĂ©veloppent des intelligences artificielles Ă partir de donnĂ©es olfactives et dâavis clients pour amĂ©liorer la recommandation de parfums.
 đ Quelles diffĂ©rences il y a entre des algorithmes de recommandation B2B et B2C.
đ MOTS CLĂS
Norme L2 : Mesure mathématique utilisée en statistiques et en apprentissage automatique pour quantifier la différence entre deux éléments.
Espace Sparse : Concept en science des donnĂ©es et en machine learning oĂč la plupart des Ă©lĂ©ments d'un ensemble de donnĂ©es sont des zĂ©ros ou des valeurs non significatives.
Factorisation de Matrice : Technique mathĂ©matique utilisĂ©e en machine learning pour dĂ©composer une matrice complexe en produits de matrices plus simples.Â
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đ§ DANS LA MĂME THĂMATIQUE
Ăpisode 5 : Laure Lapost olle (DG adjointe @ Quitoque) - Data et paniers repas
Ăpisode 16 : ChloĂ© Dupuy  (Manager Analytics Retail @ Catalina) : Comprendre le client
Ăpisode 27 : Valentin  Geffrier (Senior Data Scientist @ Spotify) - Data, musique et streaming audio
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