Lunes , 23 Diciembre 2024
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Sistemas de Recomendación con Inteligencia Artificial

Ayude a la gente a descubrir nuevos productos y contenidos con recomendaciones de aprendizaje profundo, redes neuronales

Sistemas de Recomendación con Inteligencia Artificial
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Carrera de Inteligencia Artificial
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Inteligencia Artificial

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Descripción del curso

Has visto recomendaciones automatizadas en todas partes - en la página de inicio de Netflix, en YouTube y en Amazon, ya que estos algoritmos de aprendizaje automático aprenden sobre tus intereses únicos, y muestran los mejores productos o contenidos para ti como individuo.

Estas tecnologías se han convertido en el centro de los más grandes y prestigiosos empleadores de tecnología que existen, y al entender cómo funcionan, usted se convertirá muy valioso para ellos.

Cubriremos algoritmos de recomendación probados y verdaderos basados en el filtrado colaborativo neighborhood-based, y nos abriremos camino hacia técnicas más modernas, incluyendo la factorización de matrices e incluso el aprendizaje profundo con redes neuronales artificiales.

Los sistemas recomendados son complejos; no se inscriba en este curso esperando un formato de aprendizaje para codificar. No hay una receta a seguir sobre cómo hacer un sistema recomendador; necesitas entender los diferentes algoritmos y cómo elegir cuándo aplicar cada uno para una situación dada. Asumimos que ya sabes cómo codificar.

Sin embargo, este curso es muy práctico; desarrollarás tu propio marco de trabajo para evaluar y combinar muchos algoritmos de recomendación diferentes juntos, e incluso construirás tus propias redes neuronales usando Tensorflow para generar recomendaciones de clasificaciones de películas del mundo real de personas reales.

Que aprenderas:

  • Construir un motor de recomendación

  • Evaluación de los sistemas recomendados

  • Filtrado basado en el contenido utilizando los atributos del artículo

  • Filtrado colaborativo basado en el vecindario con un filtro basado en el usuario, en el artículo y en el KNN CF

  • Métodos basados en modelos, incluida la factorización de matrices y el SVD

  • Aplicando el aprendizaje profundo, la IA y las redes neuronales artificiales a las recomendaciones

  • Recomendaciones basadas en sesiones con redes neuronales recursivas

  • Escalar a conjuntos de datos masivos con aprendizaje de máquinas Apache Spark, aprendizaje profundo de Amazon DSSTNE, y AWS SageMaker con máquinas de factorización

  • Retos y soluciones del mundo real con sistemas recomendados

  • Estudios de casos de YouTube y Netflix

  • Híbrido de construcción, recomendadores de conjuntos

Este curso le lleva desde los primeros días del filtrado colaborativo, hasta las aplicaciones más avanzadas de las redes neuronales profundas y las modernas técnicas de aprendizaje de máquinas para recomendar los mejores elementos a cada usuario individual.

Los ejercicios de codificación de este curso utilizan el lenguaje de programación Phyton. Incluimos una introducción a Python si eres nuevo en él, pero necesitarás alguna experiencia previa en programación para usar este curso con éxito.

Contenido del curso

Introduccion

01:55
  • Que Haremos01:03
  • Descargar Material del Curso00:52

Evaluando Sistemas de Recomendacion

30:21
  • Que es una Sistema de Recomendacion00:54
  • Tipos de Sistema de Recomendacion01:01
  • Como la Inteligencia Artificial Descubre tus Gustos00:59
  • Arquitectura Top-N01:37
  • Medir Eficaciones y Validacion Cruzada K-Fold01:45
  • Metricas de Eficacia y Error Medio Cuadrado (MSE)01:30
  • Metricas Top-N04:36
  • Cobertura, Diversidad y Novedad04:57
  • Churn, Responsividad y A/B Tests03:28
  • Entendiendo RecommenderMetrics.py03:25
  • Archivo Testmetrics.py03:30
  • Evaluando Resultados Algoritmo SVD02:39

Arquitectura Modelo de Recomendaciones

18:38
  • Arquitectura de Motor de Recomendaciones07:57
  • Motor de Recomendaciones - Parte 103:04
  • Motor de Recomendaciones - Parte 205:04
  • Evaluando Resultados de Motor de Recomendacion02:33

Filtrado Basado en Contenido

12:59
  • Recomendaciones Basadas en Contenido03:24
  • K-Vecinos mas Cercanos en Sistemas de Recomendacion03:26
  • Ratings Basado en Filtrado Colaborativo de Contenido04:09
  • Evaluando Filtrado Basado en Contenido00:33
  • Ratings Implicitos01:27

Filtrado Colaborativo Basado en Usuarios

13:23
  • Filtrado Colaborativo Basado en Vecinos01:47
  • Filtrado Colaborativo Basado en Usuarios01:38
  • Actividad - Filtrado Colaborativo Basado en Usuarios03:21
  • Filtrado Colaborativo Basado de Items01:19
  • Actividad - Filtrado Colaborativo Basado de Items01:21
  • Recomendadores K-NN01:41
  • Actividad Recomendadores KNN02:16

Metodos de Factorizacion de Matriz

03:40
  • Analisis de Componente Principal01:16
  • Algoritmo SVD y SVD++02:24

Deep Learning para Recomendaciones

14:41
  • Maquinas Boltzmann Restringidas02:00
  • Algoritmo con Maquuinas Boltzman - Parte 105:16
  • Algoritmo con Maquuinas Boltzman - Parte 202:23
  • Evaluando Algoritmo01:20
  • AutoEncoders para Recomendaciones02:10
  • Evaluando AutoEncoder01:32

Valoraciones

3.6/5
5 Valoraciones
  • 5 ESTRELLAS
    40%
  • 4 ESTRELLAS
    20%
  • 3 ESTRELLAS
    20%
  • 2 ESTRELLAS
    0%
  • 1 ESTRELLAS
    20%
  • Beatriz Bugallo Montaño
    Beatriz
      Bugallo Montaño
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  • David Serrano Ulloa
    David
      Serrano Ulloa
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    Explica muy bien los procesos AI.

  • daniel Hans Huaman Cabrera
    daniel Hans
      Huaman Cabrera
    Incluir valoración media (en números)

    pesimo el curso, hasta ahorita veo pura teoria y si es teoria yo solo puedo googlear y listo, no veo la practica como indica el profesor ?

  • Raul Humberto Orosco Amador
    Raul Humberto
      Orosco Amador
    Incluir valoración media (en números)

    por ahora solo le doy 3 estrellas ya que apenas lo estoy iniciando, aun que lo que eh visto hasta el momento me convence

  • Griselda Argentina Blanco
    Griselda Argentina
      Blanco
    Incluir valoración media (en números)

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