Desarrollar el motor de recomendación con PYTHON 2022

15/12/2021

Desarrollar el motor de recomendacion con PYTHON 2022
Índice
  1. Desarrollar el motor de recomendación con PYTHON 2022
    1. Descubra cómo Amazon, Netflix, Youtube e IMDB utilizan técnicas para ayudar a las personas a encontrar lo que buscan.

Desarrollar el motor de recomendación con PYTHON 2022

Descubra cómo Amazon, Netflix, Youtube e IMDB utilizan técnicas para ayudar a las personas a encontrar lo que buscan.

Lo que vas a aprender

Desarrollar el motor de recomendación con PYTHON 2022

  • Aprenda a utilizar la recomendación de filtrado colaborativo.
  • Aprenda a utilizar la recomendación de filtrado basado en contenido.
  • Aprenderá a construir un motor de recomendación híbrido.
  • Descubra cómo Amazon y Netflix utilizan estas técnicas para mostrar a las personas qué comprar.
  • Aprenda los conceptos básicos sobre el motor de recomendación.

Requisitos

  • Python está en la PC.
  • Personas que saben un poco sobre pitones y pandas, y NumPy.

Descripción

Durante esta clase, aprenderá acerca de los sistemas de recomendación. También se le llama "motor de recomendación". Netflix dice que el 70 por ciento de los videos que las personas ven son recomendados por otras personas que usan el servicio. Netflix y Amazon también tienen muchos productos debido a su sistema de recomendación. Durante esta ruta de aprendizaje, aprenderá principalmente sobre técnicas que son fáciles de moderar. También podrás probarlos.

La gente usa este sistema para darse ideas unos a otros.

Los sistemas de recomendación intentan averiguar qué le gusta a la gente y luego mostrarles productos que podrían ser interesantes para ellos. Para ganar más dinero, los minoristas en línea utilizan algunos de los sistemas de aprendizaje automático más poderosos para ayudarlos a ganar más dinero. Los usuarios dan una calificación a las películas y canciones cuando las han visto, los motores de búsqueda y los historiales de compras, u otra información sobre ellos o los artículos que les gustan.

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Los sistemas colaborativos de filtrado y recomendación y el filtrado basado en contenido y los sistemas de recomendación son dos tipos de sistemas de recomendación, y ambos funcionan. Una vez que termine la clase, será muy bueno en ambos métodos. Esto no es lo único que aprenderá. También aprenderá más sobre el coseno, la correlación de Pearson y los algoritmos de aprendizaje automático como la regresión logística y el K más cercano para obtener la mejor recomendación.

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