El MOOC “Fundamentos de sistemas recomendadores” tiene como propósito que los estudiantes conozcan los principales conceptos asociados a estos sistemas, así como su evolución histórica. Se enseñarán las principales técnicas de recomendación, como son el filtrado colaborativo y el filtrado basado en contenido. Adicionalmente, se espera que los estudiantes conozcan y apliquen diversas métricas de evaluación que les permitan evaluar diferentes dimensiones de los sistemas de recomendación.
Fundamentos de sistemas recomendadores
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
8 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Dimensionality Reduction
- Catégorie : Linear Algebra
- Catégorie : Analysis
- Catégorie : AI Personalization
- Catégorie : Business Metrics
- Catégorie : Machine Learning Algorithms
- Catégorie : Information Systems
- Catégorie : Unsupervised Learning
- Catégorie : Statistical Methods
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Supervised Learning
- Catégorie : Machine Learning Methods
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
8 devoirs
Enseigné en Espagnol
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 6 modules dans ce cours
¡Bienvenidos y bienvenidas! Este curso tiene como propósito entregar los fundamentos de los sistemas de recomendación desde el punto de vista de entender el problema de recomendación personalizada, así como conocer y utilizar métodos y de métricas de evaluación.
Inclus
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En este módulo aprenderás qué es un sistema de recomendación a partir de definiciones y ejemplos, veremos diferentes tipos de sistemas de recomendación e introduciremos cómo hacer recomendación no personalizada.
Inclus
3 vidéos1 lecture2 devoirs
En este módulo aprenderás qué es el filtrado colaborativa, diferentes versiones como la basada en usuarios y la basada en ítems, así como la técnica pendiente uno.
Inclus
4 vidéos1 lecture2 devoirs
En este módulo aprenderás sobre la recomendación basada en contenido, cómo usar descripciones textuales para recomendar y cómo evaluar un sistema de recomendación usando métricas de ranking.
Inclus
4 vidéos2 lectures2 devoirs
En este módulo aprenderás sobre métodos latentes, su relación con factorización matricial y cómo usarla para predecir ratings y hacer recomendaciones.
Inclus
4 vidéos1 lecture2 devoirs
Les queremos agradecer el habernos acompañado en el curso. Esperamos que los contenidos abordados sean un real aporte en tu carrera profesional /laboral.
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- Statut : Essai gratuit
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