Fundamentos de sistemas de recomendação: não personalizados e baseados em conteúdo

Descubra como as plataformas modernas sugerem os produtos, artigos e mídias certos para seus usuários.Este curso baseado em texto apresenta a mecânica fundamental por trás dos sistemas de recomendação, começando pelo básico. Você vai passar da compreensão dos conceitos de recomendação para a implementação de algoritmos de filtragem não personalizados e baseados em conteúdo.Você vai ganhar as habilidades para analisar conjuntos de dados, calcular associações de produtos e aproveitar representações de texto modernas para fornecer sugestões relevantes. O que você vai aprender: - Entenda a terminologia central, o valor de negócios e os padrões arquitetônicos dos mecanismos de recomendação - Calcular recomendações não personalizadas usando estatísticas resumidas e estereótipos demográficos - Implementar regras de associação de produtos para sugerir itens frequentemente comprados juntos - Crie sistemas de filtragem baseados em conteúdo usando metadados de itens e perfis de usuário - Aplique métricas modernas de vetorização de texto e semelhança de coseno para combinar as preferências do usuário com o conteúdo - Avaliar o desempenho e os potenciais vieses de diferentes estratégias de recomendação O curso orienta você passo a passo através da teoria fundamental, fórmulas matemáticas e implementações práticas de código.Você lerá explicações claras e trabalhará através de exercícios escritos projetados para solidificar sua compreensão da lógica de recomendação. Este curso é projetado para aspirantes a profissionais de dados, desenvolvedores de software e mentes analíticas que são novas para sistemas de recomendação.Não é necessária experiência prévia em aprendizado de máquina, embora uma familiaridade básica com Python e conceitos de dados seja útil. Comece a criar experiências de usuário mais inteligentes e orientadas por dados hoje mesmo.