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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.

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Última atualização

07/10/2022

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216

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Instructores

  • Christian Velasco

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    Christian es Ingeniero Industrial con Especialidad en Ciencia de Datos, cuenta con una vasta experiencia desarrollando proyectos de Business Intelligence, Analytics y Machine Learning. En Alura lo encontrarán como instructor en cursos de Data Science, Lógica de Programación y Front-End.

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

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