Introdução aos Sistemas de Recomendação

Já se perguntou como os serviços sabem exatamente qual filme você quer assistir em seguida ou qual produto sugerir?Este curso desmistifica a tecnologia central por trás dessas recomendações inteligentes, dando a você o conhecimento fundamental para construir o seu próprio. Você vai ganhar uma sólida compreensão dos princípios que orientam os sistemas de recomendação modernos.Você vai passar da teoria para a implementação, aprendendo a processar dados do usuário, aplicar algoritmos-chave e medir a eficácia de suas recomendações através de exercícios práticos baseados em texto. O que você vai aprender: - Entenda as principais diferenças entre filtragem colaborativa, baseada em conteúdo e abordagens híbridas. - Implemente a filtragem colaborativa baseada em usuário e em item para prever as preferências do usuário. - Aplique técnicas de fatoração de matriz para descobrir recursos latentes nas interações usuário-item. - Construa um recomendador baseado em conteúdo representando itens com base em seus atributos. - Avalie a qualidade da recomendação usando métricas padrão do setor, como precisão, recall e RMSE. - Explore como as incorporações de vetores formam a base para modelos de recomendação mais avançados. - Reconhecer desafios comuns como o problema de início a frio e fontes de viés em sistemas de recomendação. O curso começa com terminologia e conceitos essenciais antes de guiá-lo pelas etapas práticas de criação de diferentes tipos de recomendadores.Cada seção se baseia na última, garantindo que você desenvolva uma compreensão abrangente desde o início. Este curso é projetado para iniciantes com uma familiaridade básica com a programação.Não é necessária experiência prévia em sistemas de aprendizado de máquina ou recomendadores para começar. Comece sua jornada para criar mecanismos de recomendação inteligentes hoje mesmo.