curso de

Machine Learning: Intro a sistemas de recomendação em Python

Estudando esse mês:

Gabriel Magnago Alves Rodrigo Cavalcante Michel Francisco José Matos Nogueira Filho Leandro Fusco Gilberto Gil Inácio Ferro

e mais 108 alunos(as)

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

19/11/2019

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Instrutores

  • Guilherme co-fundou a Caelum, a Alura e o GUJ. Com mais de 15 anos de experiência no ensino de programação e habilidades digitais, coordena as equipes de produção de cursos na Alura. É tecnólogo com viés matemático e medalhista de ouro em competições nacionais de computação, representando o Brasil nos mundiais. Participante ativo da comunidade open source e de educação em tecnologia, autor de 7 livros da área.

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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