curso de_
Machine Learning: Sistemas de recomendación en Python
Es parte de los cursos de Machine Learning en Data Science.
Discusiones sobre este curso
Resumen del curso
- Aprende a pensar en heurísticas de recomendación
- Genera recomendaciones basada en similaridad de usuarios
- Cree sistemas basados en filtros colaborativos
- Recomienda basado en modelos de itens y usuarios
- Implementa el algoritmo K Nearest Neighbors desde cero
- Entienda los desafios de sistemas de recomendación
Público Objetivo
Personas que desean aprender como funciona paso a paso el algoritmo KNN.
Contenido relacionado
Cursos de Machine Learning en Data Science. Lea nuestros artículos de Data Science.
Última actualización
10/7/2022
¿Ya eres alumno?
12h
p/ conclusión
52
Actividades
216
Minutos de video
83
Alumnos en este curso
9.6
Nota del curso
Certificado de participación
Formación con este curso
Instructores
Contenido Detallado
1. Heurísticas de recomendación
- Introducción
- Conociendo el dataset
- Primer intento de un sistema de recomendación
- Considerando 2 Variables, popularidad y notas
2. Sistemas de recomendación
- Recomendación basada en similaridad de género
- Visión general de abordajes de recomendación
3. Distancia entre usuarios
- Concepto de distancia euclidiana
- Distancia para varias dimensiones
- Generalizando el cálculo de distancias
- Creando funciones para el cálculo de distancias
4. Usuarios más próximos
- Calculando la distacia de todos
- Refinando el calculo de distancias
5. Generando recomendaciones con KNN
- Identificando el usuario más próximo
- Recomendando las películas del más próximo
- Sugerencia en función de varios usuarios
- Generalizando la recomendación para varios usuarios
6. Refinando el algoritmo de recomendación
- Recomendaciones para un nuevo usuario
- Filtrando películas populares
- Valor mínimo de usuarios
- Conclusión
Acceso a todos los cursos
Estudiar las 24 horas, dónde y cuándo quieras
Nuevos cursos cada semana