Construindo Sistemas de Recomendação com Fatoração de Matrizes

Por trás dessas experiências personalizadas estão mecanismos de recomendação alimentados por fatoração de matriz e filtragem colaborativa, que são usados para identificar produtos que você deseja comprar em seguida. Você fará a transição da compreensão das interações básicas entre o usuário e o item para a construção, avaliação e ajuste de sofisticados modelos híbridos que combinam várias fontes de dados para obter uma precisão superior. O que você vai aprender: - Entenda a álgebra linear fundamental e a terminologia por trás da fatoração de matrizes e redução de dimensionalidade - Construa modelos de filtragem colaborativos usando Decomposição de Valor Singular (SVD) e Mínimos Quadrados Alternados (ALS) - Implemente técnicas de feedback implícito para lidar com comportamentos de usuários do mundo real, como cliques, visualizações e tempo de permanência - Projete sistemas de recomendação híbridos que combinam filtragem colaborativa com filtragem baseada em conteúdo para resolver o problema de início a frio - Aplique métricas de avaliação, como Precisão em K e Precisão Média Média, para medir a qualidade da recomendação - Explore padrões de recuperação modernos, incluindo vizinhos mais próximos aproximados, para dimensionar seus modelos O curso começa com conceitos matemáticos essenciais e notação antes de guiá-lo através de implementações de código passo a passo e estratégias de avaliação de modelo.Você lerá explicações detalhadas, analisará trechos de código Python e completará exercícios escritos para solidificar sua compreensão da mecânica do mecanismo de recomendação. Este curso é projetado para cientistas de dados iniciantes, desenvolvedores de software e mentes analíticas que querem entender os mecanismos de recomendação desde o início, sem experiência prévia em sistemas de recomendadores. Comece a ler hoje para desbloquear o poder das recomendações personalizadas em seus próprios projetos.