Name: Curso Machine Learning: Sistemas de recomendación en Python
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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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Alumnos en este curso

9.6

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Formación con este curso

Machine Learning para Negócios Digitales

Instructores

Christian Velasco

Contenido Detallado

Heurísticas de recomendación
- Introducción
- Conociendo el dataset
- Primer intento de un sistema de recomendación
- Considerando 2 Variables, popularidad y notas
Sistemas de recomendación
- Recomendación basada en similaridad de género
- Visión general de abordajes de recomendación
Distancia entre usuarios
- Concepto de distancia euclidiana
- Distancia para varias dimensiones
- Generalizando el cálculo de distancias
- Creando funciones para el cálculo de distancias
Usuarios más próximos
- Calculando la distacia de todos
- Refinando el calculo de distancias
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
Refinando el algoritmo de recomendación
- Recomendaciones para un nuevo usuario
- Filtrando películas populares
- Valor mínimo de usuarios
- Conclusión

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