Загрузите датасет MovieLens 1M и подготовите данные для дальнейшего анализа и построения рекомендательных систем.

— Скачаете датасет MovieLens 1M с официального сайта GroupLens с помощью wget и распакуете архив.

— Проверите структуру набора данных и убедитесь в наличии файлов ratings.dat, movies.dat и users.dat.

— Подготовите рабочее окружение и импортируете необходимые библиотеки для анализа данных.

— Научитесь читать файлы формата .dat, корректно задавая разделители, кодировки и параметры загрузки.

— Загрузите данные о пользователях, фильмах и оценках в DataFrame для дальнейшей обработки и исследования.

Научитесь работать с основными таблицами датасета MovieLens, выполнять первичную подготовку данных и формировать единый набор данных для последующего анализа и построения рекомендательных моделей.

— Исследуете структуру и размеры таблиц users, movies и ratings.

— Проверите данные на наличие пропусков, дубликатов и некорректных значений.

— Убедитесь в корректности типов данных и приведёте столбцы к необходимым форматам для дальнейшей обработки.

— Объедините таблицы ratings и movies в единый DataFrame для анализа пользовательских оценок фильмов.

— Подготовите итоговый датасет для последующего обучения рекомендательных алгоритмов.

— Сохраните объединённую таблицу в файл movielens_data.csv и подготовите её для использования в следующих практических работах.

Научитесь анализировать данные с помощью Pandas и подготовите базовые статистики, которые используются при построении рекомендательных систем и исследовательском анализе данных.

— Вычислите глобальный средний рейтинг по всему датасету и получите простейший baseline для сравнения будущих моделей рекомендаций.

— Выполните группировку данных по фильмам с помощью groupby и рассчитаете среднюю оценку и количество оценок для каждого фильма.

— Выявите проблему статистического шума при малом количестве оценок и поймёте, почему фильмы с одной-двумя высокими оценками не должны автоматически попадать в рекомендации.

— Добавите фильтр по минимальному количеству оценок и построите реалистичный рейтинг лучших фильмов на основе пользовательских оценок.

— Определите самых активных пользователей по количеству выставленных оценок и подготовите данные для последующего построения персонализированных рекомендательных моделей.

Научитесь визуализировать данные MovieLens и находить закономерности, которые важно учитывать при построении рекомендательных систем и анализе пользовательского поведения.

— Построите распределение пользовательских оценок и увидите характерный перекос в сторону высоких значений, что важно учитывать при выборе метрик качества моделей.

— Выполните обработку жанров фильмов, разделите их по разделителю "|" и рассчитаете частоту встречаемости каждого жанра.

— Визуализируете популярность жанров и определите наиболее востребованные категории фильмов среди пользователей.

— Построите рейтинг самых популярных фильмов по количеству оценок и сравните его с рейтингом фильмов, имеющих самые высокие средние оценки при достаточном числе голосов.

— Сравните понятия «популярный фильм» и «любимый фильм», проанализировав различия между частотой оценивания и качеством оценок.

— Построите распределение количества оценок на фильм в логарифмической шкале и наглядно увидите эффект «длинного хвоста», характерный для рекомендательных систем.

В результате выполненной работы подготовите полноценный набор данных для построения рекомендательной системы и получите первые практические выводы о структуре пользовательских предпочтений и особенностях датасета MovieLens.

— Подготовите объединённый и очищенный датасет movielens_data.csv, готовый для дальнейшего обучения рекомендательных моделей.

— Исследуете распределение пользовательских оценок и определите средний рейтинг по всей выборке.

— Выявите смещение распределения оценок в сторону положительных значений и поймёте влияние этого эффекта на рекомендательные алгоритмы.

— Проанализируете жанровые предпочтения пользователей и определите наиболее популярные категории фильмов.

— Обнаружите проблему статистического шума при малом количестве оценок и научитесь корректно учитывать её при анализе рейтингов.

— Исследуете эффект «длинного хвоста» популярности и увидите характерное распределение фильмов по количеству оценок.

— Получите первые аналитические инсайты, которые станут основой для построения и оценки рекомендательной системы в следующих модулях курса.

Познакомитесь с матричной факторизацией — одним из наиболее популярных подходов построения рекомендательных систем. Поймёте, как пользователи и объекты представляются в пространстве скрытых признаков и как на основе этих представлений формируются персональные рекомендации.

— Изучите идею матричной факторизации и научитесь представлять пользователей и фильмы в виде векторов латентных факторов.

— Поймёте, как скалярное произведение вектора пользователя и вектора фильма используется для предсказания пользовательской оценки.

— Разберётесь с понятием размерности латентного пространства k и узнаете, как количество скрытых факторов влияет на качество модели.

— Изучите проблему недообучения при малых значениях k и риск переобучения при чрезмерном увеличении размерности модели.

— Выведете правила обновления параметров модели для стохастического градиентного спуска на основе функции потерь MSE.

— Поймёте, как производные используются для пошагового обучения латентных представлений пользователей и фильмов.

Реализуете обучение модели матричной факторизации на данных MovieLens и научитесь подготавливать пользовательские оценки для работы с NumPy и стохастическим градиентным спуском.

— Загрузите movielens_data.csv и подготовите данные для обучения рекомендательной модели.

— Создадите отображения user2idx и movie2idx, чтобы перевести идентификаторы пользователей и фильмов во внутренние индексы модели.

— Сформируете массивы user_indices, movie_indices и ratings_values для эффективной работы с NumPy.

— Инициализируете матрицы пользователей и фильмов небольшими случайными значениями.

— Напишете функцию sgd_step, которая обновляет векторы пользователя и фильма для одной оценки и возвращает ошибку предсказания.

— Реализуете цикл обучения на несколько эпох с перемешиванием примеров перед каждой эпохой.

— Отследите снижение train RMSE и убедитесь, что модель действительно учится приближать известные пользовательские оценки.

Научитесь оценивать качество рекомендательной модели на обучающей и валидационной выборках, анализировать кривые обучения и сохранять обученные параметры модели для повторного использования.

— Разделите данные на обучающую и валидационную выборки с помощью train_test_split.

— Поймёте, почему ошибка на валидации важнее ошибки на обучении при оценке качества модели.

— Вычислите RMSE на train и validation после каждой эпохи обучения.

— Проанализируете кривые обучения и определите, переобучается ли модель или продолжает улучшаться.

— Сохраните обученные матрицы пользователей и фильмов для дальнейшего использования.

— Научитесь загружать сохранённую модель повторно и использовать её для предсказания оценок.

В результате выполненной работы создадите первую полноценную рекомендательную систему на основе матричной факторизации и научитесь формировать персональные рекомендации для пользователей.

— Построите работающую рекомендательную модель, способную предсказывать оценку любого фильма для любого пользователя из датасета MovieLens.

— Научитесь генерировать персонализированные рекомендации на основе скрытых предпочтений пользователей.

— Для выбранного пользователя рассчитаете прогнозные рейтинги для всех фильмов, исключите уже просмотренные и оценённые фильмы и сформируете персональный топ-10 рекомендаций.

— Оцените качество модели с помощью метрики RMSE и проанализируете результаты обучения.

— Сохраните обученные матрицы пользователей (P) и фильмов (Q) как артефакты модели для дальнейшего использования.

— Подготовите основу для дальнейшего улучшения рекомендательной системы с помощью регуляризации, настройки гиперпараметров и более сложных алгоритмов рекомендаций.

Разберётесь с переобучением в рекомендательных системах и научитесь улучшать качество модели с помощью L2-регуляризации, анализа кривых обучения и ранней остановки.

— Поймёте, что такое переобучение в рекомендательных системах и почему модель может запоминать обучающие оценки вместо выявления общих закономерностей.

— Научитесь диагностировать переобучение по кривым Train RMSE и Validation RMSE.

— Разберётесь, где модель ещё продолжает обучаться, где начинает переобучаться и когда стоит остановить обучение.

— Добавите L2-регуляризацию в функцию потерь и обновления SGD.

— Поймёте, как штраф за большие веса помогает модели лучше обобщать данные и меньше подстраиваться под шум.

— Реализуете раннюю остановку early stopping, чтобы прекращать обучение при отсутствии улучшения Validation RMSE в течение заданного числа эпох.

Освоите подбор гиперпараметров рекомендательной модели и научитесь системно улучшать качество матричной факторизации за счёт настройки k, learning rate и регуляризации.

— Организуете поиск по сетке значений и обучите модель для разных комбинаций гиперпараметров.

— Для каждой комбинации запустите обучение с ранней остановкой и зафиксируете лучшее значение Validation RMSE.

— Сохраните номер эпохи, на которой модель достигла лучшего качества на валидационной выборке.

— Проанализируете таблицу результатов и сравните комбинации по минимальному Validation RMSE.

— Определите чувствительность модели к размерности латентного пространства, скорости обучения и коэффициенту регуляризации.

— Визуализируете влияние k и reg с помощью тепловых карт.

— Узнаете типичные диапазоны гиперпараметров для MovieLens 1M и научитесь корректировать их при переобучении или недообучении.

Научитесь сравнивать несколько вариантов рекомендательной модели, анализировать качество обучения и выбирать лучшую конфигурацию по метрикам, стабильности и способности к обобщению.

— Построите кривые Validation RMSE для лучшей модели, альтернативных значений k и learning rate, а также модели без регуляризации.

— Сравните скорость сходимости, стабильность обучения и итоговый минимум ошибки для разных конфигураций.

— Визуализируете разрыв между Train RMSE и Validation RMSE для лучшей модели и проверите отсутствие переобучения.

— Сравните Validation RMSE улучшенной модели с baseline-моделью и зафиксируете прирост качества.

— Сохраните артефакты лучшей модели: матрицы пользователей и фильмов, порядок пользователей и фильмов, исходный датасет и метаинформацию о гиперпараметрах.

— Подготовите модель к дальнейшему использованию, повторной загрузке и развитию в следующих этапах проекта.

В результате выполненной работы получите доработанную модель матричной факторизации с подобранными гиперпараметрами, устойчивую к переобучению и готовую к дальнейшей интеграции в веб-приложение.

— Обучите улучшенную рекомендательную модель, которая стабильнее работает на новых данных и предсказывает оценки точнее базовой версии.

— Подберёте оптимальные гиперпараметры модели и убедитесь, что она не переобучается на тренировочных данных.

— Сформируете полный набор артефактов: матрицы пользователей и фильмов, индексы, параметры обучения, метрики качества и исходные данные.

— Подготовите модель как основу для интеграции в веб-приложение и дальнейшего использования в рекомендательном сервисе.

— Освоите полный цикл настройки рекомендательной модели: анализ кривых обучения, регуляризацию, grid search, выбор лучшей модели и сохранение артефактов для production-сценариев.

Познакомитесь со Streamlit и научитесь создавать веб-интерфейс для рекомендательной системы на Python, используя заранее сохранённые артефакты обученной модели.

— Изучите Streamlit как фреймворк для быстрого создания интерактивных веб-приложений на Python.

— Подготовите локальное окружение: создадите виртуальное окружение, установите зависимости и настроите запуск приложения.

— Загрузите сохранённые артефакты модели: P_best.npy, Q_best.npy, unique_users.npy, unique_movies.npy и movielens_data.csv.

— Напишете базовый интерфейс Streamlit с заголовком, боковой панелью и основной областью вывода рекомендаций.

— Реализуете выбор пользователя или ввод новых оценок для генерации персональных рекомендаций.

— Подготовите основу веб-приложения для дальнейшей интеграции логики рекомендаций и визуализации результатов.

Реализуете механику персональных рекомендаций в Streamlit-приложении и научитесь выдавать фильмы как для существующих пользователей датасета, так и для новых пользователей без истории оценок.

— Для выбранного пользователя вычислите предсказанные рейтинги через скалярное произведение его вектора и векторов всех фильмов.

— Отфильтруете уже оценённые фильмы и сформируете топ-N рекомендаций с максимальными предсказанными оценками.

— Реализуете сценарий cold start для нового пользователя через оценку 5–10 фильмов.

— Получите приближённый вектор нового пользователя через усреднение векторов оценённых фильмов или несколько шагов SGD.

— Отобразите рекомендации в виде таблицы с названием фильма, жанрами, предсказанным рейтингом и годом выпуска при наличии этих данных.

Добавите интерактивный сценарий оценки фильмов вручную и научитесь управлять состоянием пользовательских действий в Streamlit-приложении.

— Реализуете интерфейс «оцените фильмы вручную» и покажете пользователю случайную подборку из 5 фильмов.

— Для каждого фильма добавите кнопки с оценками от 1 до 5 или визуальный формат со звёздочками.

— Настроите сохранение выбранных оценок в st.session_state, чтобы данные не терялись при перерисовке интерфейса.

— Добавите кнопку «Получить рекомендации», которая запускает расчёт рекомендаций для нового пользователя.

— Реализуете кнопку «Очистить» для сброса всех оценок, истории и состояния пользовательской сессии.

Опубликуете рекомендательную систему как полноценное веб-приложение и научитесь упаковывать ML-проект для демонстрации через Hugging Face Spaces.

— Упакуете проект: подготовите requirements.txt, README.md и структуру файлов для запуска приложения.

— Добавите YAML-шапку для Hugging Face Spaces с параметрами sdk: streamlit и app_file: app.py.

— Познакомитесь с возможностями Hugging Face Spaces для публикации интерактивных ML- и AI-приложений.

— Создадите Space с SDK Streamlit и загрузите файлы проекта через веб-интерфейс.

— Получите постоянную публичную ссылку на работающего рекомендателя фильмов.

— Проверите функциональность приложения: ввод оценок, запуск расчёта и получение топа персональных рекомендаций.

Результатом проекта станет полностью функционирующее веб-приложение для персональных рекомендаций фильмов, доступное по публичной ссылке на Hugging Face Spaces и готовое для демонстрации в портфолио.

— Разработаете интерактивный рекомендатель фильмов с веб-интерфейсом на Streamlit.

— Пройдёте полный цикл создания рекомендательной системы: загрузка и анализ данных, матричная факторизация, подбор гиперпараметров, создание интерфейса и деплой в облако.

— Опубликуете приложение на Hugging Face Spaces и получите постоянную публичную ссылку для демонстрации проекта.

— Проверите работу ключевых сценариев: ввод пользовательских оценок, расчёт персонального профиля и выдача топа рекомендаций.

— Оформите проект как готовое ML-решение с интерактивным фронтендом, которое можно добавить в портфолио и показывать работодателям.