Comparer des prototypes selon leurs données, objectifs produit, choix de confidentialité et preuves d'évaluation.
Examinez différents usages pour comparer recommandations fondées sur interactions et contenus et évaluer ce qu'une démonstration établit réellement. Définissez feedback et classement, étudiez attributs et biais d'exposition, puis planifiez consentement, diversité, démarrage à froid et contrôle utilisateur. Les exercices reposent sur des cas fictifs ou des métadonnées autorisées; une démo ne prédit pas les goûts universels ni l'impact produit.
Définir objectifs, utilisateurs, objets, contexte et feedback pour plusieurs usages. Comparer approches par interactions et contenu et repérer rareté, exposition, vie privée et limites des métadonnées. Concevoir évaluations et contrôles utilisateur portant sur références, couverture, diversité et preuves au-delà d'une démo.
Des bases de tableaux, métriques produit et vocabulaire ML sont utiles. Aucun code n'est requis. N'utilisez que des données autorisées, évitez les historiques identifiants et n'inférez ni attribut sensible ni goût universel.
Aux apprenants ayant des bases et souhaitant développer des compétences pratiques en autonomie
Aux personnes qui apprennent mieux avec des exemples, des leçons guidées et de la pratique
Aux professionnels, créateurs et développeurs indépendants recherchant une méthode reproductible
La leçon 1 est gratuite
4 leçons · Intermédiaire · Cours complet.
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