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Machine Learning: intro a sistemas de recomendação em Python

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Resumo do curso

  • Pense em heurísticas e algoritmos
  • Gere recomendações baseadas em similaridade de usuários
  • Crie sistemas baseados em filtros colaborativos
  • Recomende baseado em modelos de itens e usuários
  • Implemente K-Nearest-Neighbours do zero
  • Entenda os desafios de recomendação

Público alvo

Quem já aprendeu algoritmos de machine learning e gostaria de aprender como um deles funciona por trás dos panos.

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Última atualização

09/03/2022

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Instrutores

  • Co-fundador da Alura, da Caelum e do GUJ. Com 18 anos de ensino nas áreas de programação e dados, criou mais de 100 cursos. Possui formação em engenharia de software, viés matemático e criativo, além de ser medalhista de ouro em competições nacionais de computação, tendo representado o Brasil nos mundiais. Participante de comunidades open source e de educação em tecnologia, tendo escrito 7 livros. Faz mágica e fala coreano no tempo livre.

Conteúdo Detalhado

  1. Heurísticas de recomendação

    • Introdução
    • Heurística de recomendação e entendendo o que é colaboração
    • Total de votos, nota média e possíveis dificuldades de heurísticas simples
  2. Sistemas de recomendacao

    • Recomendação baseada em similaridade de genero
    • Visão geral de abordagens de recomendação
  3. Distância entre usuários

    • Definindo a distância euclidiana entre usuários
    • Implementando a distância entre usuários no nosso dataset
  4. Usuários mais próximos

    • Calculando a distância entre um e todos os usuários
    • Ordenando usuários por distância e lidando com casos extremos
  5. Gerando recomendações com KNN

    • Gerando recomendações baseado em um usuário
    • Finalizando uma implementação de KNN
  6. Próximos passos

    • Filtro para recomendação
    • Mínimo de usuários com recomendações
    • Conclusão

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Experiências de quem já mergulhou com a gente.

O instrutor fala um pouco rápido para quem gosta de ir praticando junto com o vídeo.

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