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
Fundamentos de sistemas recomendadores
Instructor: Denis Parra
Access provided by New York State Department of Labor
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There are 6 modules in this course
¡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.
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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.
What's included
3 videos1 reading2 assignments
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.
What's included
4 videos1 reading2 assignments
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.
What's included
4 videos2 readings2 assignments
En este módulo aprenderás sobre métodos latentes, su relación con factorización matricial y cómo usarla para predecir ratings y hacer recomendaciones.
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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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