Fundamentos de Sistemas de Recomendação

Todos os dias, interagimos com algoritmos que sugerem o que assistir, ler ou comprar.Entender como esses sistemas de recomendação funcionam é o primeiro passo para criar aplicativos inteligentes e centrados no usuário. Você fará a transição da compreensão da terminologia básica para a exploração de como os algoritmos modernos processam dados para fazer sugestões personalizadas. O que você vai aprender: - Entenda a terminologia fundamental e as arquiteturas principais dos mecanismos de recomendação - Implemente técnicas de filtragem baseadas em conteúdo usando recursos e metadados de itens - Aplique métodos de filtragem colaborativa para prever as preferências do usuário com base no comportamento histórico - Explore incorporações de vetores modernos e métricas de similaridade para combinar usuários com conteúdo relevante - Avaliar a qualidade das recomendações usando métricas de desempenho padrão para garantir precisão e relevância Você começará com definições fundamentais e conceitos-chave antes de passar para algoritmos práticos e técnicas de avaliação modernas.Cada conceito é explicado através de explicações escritas claras e trechos de código estruturados. Este curso é projetado para iniciantes, desenvolvedores de software e aspirantes a analistas de dados que desejam aprender o básico dos sistemas de recomendação sem precisar de experiência prévia em aprendizado de máquina. Comece a ler hoje para aprender a criar algoritmos que oferecem experiências personalizadas ao usuário.