Diseño de Sistemas de Recomendación con Machine Learning

En un mundo de opciones infinitas, la personalización es clave para mantener a los usuarios comprometidos y satisfechos. Este curso te guía a través de los conceptos fundamentales, principios matemáticos y algoritmos prácticos utilizados para construir sistemas de recomendación modernos. Pasarás de comprender los conceptos básicos de recomendación a diseñar, implementar y evaluar sistemas inteligentes. A través de explicaciones escritas claras y recorridos de código estructurados, adquirirás las habilidades para implementar filtrado colaborativo, sistemas basados en contenido y enfoques avanzados de deep learning. Lo que aprenderás: * Comprender los conceptos fundamentales de recomendación, las interacciones usuario-ítem y las técnicas de preparación de datos; * Construir modelos de filtrado colaborativo utilizando factorización de matrices y métricas de similitud; * Desarrollar sistemas de filtrado basado en contenido aprovechando el procesamiento de texto y los metadatos de los ítems; * Aplicar arquitecturas de deep learning, incluidas las redes neuronales recurrentes, para recomendaciones secuenciales; * Implementar conceptos modernos de bases de datos vectoriales para escalar recomendaciones con embeddings; * Evaluar el rendimiento del sistema utilizando métricas offline como precisión, recall y NDCG. El viaje comienza con la terminología central y las medidas de similitud simples antes de avanzar a la factorización de matrices, las redes neuronales y los patrones de escalabilidad modernos. Cada concepto se refuerza con fragmentos de código prácticos basados en Python para leer, analizar y aplicar. Este curso está diseñado para aspirantes a científicos de datos, desarrolladores de software y mentes analíticas nuevas en motores de recomendación; una comprensión básica de Python es útil, pero no se requiere experiencia previa en machine learning. Comienza a leer hoy mismo para desbloquear el poder de las recomendaciones personalizadas.