Fundamentos do RecSys: Algoritmos, Avaliação e Implantação

Os sistemas de recomendação (RecSys) são o motor por trás das principais plataformas, impulsionando a descoberta de conteúdo e o envolvimento do usuário em e-commerce, mídia e redes sociais. Dominar o RecSys é essencial para qualquer cientista de dados moderno que trabalhe com grandes bases de usuários. Ao final deste curso, você possuirá o conhecimento fundamental e as habilidades práticas necessárias para construir e implantar pipelines personalizados do RecSys, desde o processamento inicial de dados até o serviço de modelos e a avaliação rigorosa de desempenho. O que você vai aprender: * Entenda os conceitos básicos de recomendação personalizada, incluindo filtragem colaborativa, métodos baseados em conteúdo e modelos híbridos. * Aplique técnicas clássicas como SVD e Alternating Least Squares (ALS) para fatoração de matriz eficiente e modelagem de feedback implícito. * Configurar arquiteturas modernas de aprendizado profundo, como modelos de duas torres, para geração avançada de candidatos e eficiência de recuperação usando indexação vetorial. * Projetar pipelines RecSys de vários estágios, cobrindo geração de candidatos, pontuação, classificação e integração de conceitos de serviço em tempo real. * Avaliar o desempenho do sistema usando métricas padrão (precisão, recall) e métricos avançados focados na diversidade e novidade. * Prática de lidar com desafios comuns, como a esparsidade de dados, o problema de início a frio e o viés nas saídas de recomendação. O curso começa com terminologia e conceitos fundamentais, depois progride através da prática prática com algoritmos clássicos, culminando nos princípios de design para arquiteturas de recomendação modernas baseadas em redes neurais. Este curso é projetado especificamente para iniciantes em ciência de dados ou aprendizado de máquina que desejam uma introdução estruturada ao campo do RecSys, não exigindo experiência prévia com algoritmos de recomendação. Comece a ler hoje e construa seu primeiro mecanismo de recomendação inteligente.