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Resumen del curso
¡Hola a todos! Me llamo Swetha Kolalapudi, y bienvenidos a mi curso, Comprensión de Algoritmos para Sistemas de Recomendación. Soy la cofundadora de una empresa de nueva creación llamada Loonycorn. Las recomendaciones son una gran forma de monetizar los datos de comportamiento de los usuarios que los negocios capturan. Los algoritmos de recomendación identifican relaciones ocultas entre los usuarios y los productos usando datos de calificación de usuarios. La comprensión de esas relaciones conduce a recomendaciones relevantes dirigidas a sus usuarios. Este curso cubrirá los diferentes tipos de algoritmos de recomendación, el filtrado basado en el contenido, el filtrado colaborativo y el aprendizaje de las reglas de asociación, y cuándo usar cada tipo de algoritmo. Cuando haya terminado, podrá implementar algoritmos complejos en Python para identificar recomendaciones a partir de conjuntos de datos como las clasificaciones de libros por parte de los usuarios o las compras de comestibles. Algunos de los principales temas que cubriremos incluyen la búsqueda de usuarios similares a un usuario determinado, la identificación de factores ocultos que influyen en el comportamiento del usuario y la extracción de reglas relacionadas con diferentes productos. Al final de este curso, podrá elegir el algoritmo de recomendación que se ajuste a su problema y conjunto de datos y aplicarlo para encontrar recomendaciones relevantes. Antes de comenzar este curso, usted debe estar familiarizado con Python a un nivel muy básico. Espero que me acompañe en este viaje para entender los algoritmos para sistemas de recomendación en .