Fundamentos de sistemas recomendadores

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Pontificia Universidad Católica de Chile

Fundamentos de sistemas recomendadores

Dozent: Denis Parra

6 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

8 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

6 Module

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Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: AI Personalization
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Predictive Modeling

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In diesem Kurs gibt es 6 Module

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.

¡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.

Das ist alles enthalten

1 Video2 Lektüren

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.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

3 VideosInsgesamt 17 Minuten

Definición ejemplos de sistemas de recomendación 6 Minuten
Tipos de sistemas de recomendación6 Minuten
Recomendación no personalizada5 Minuten

1 LektüreInsgesamt 10 Minuten

Recomedada: Recommender systems: Introduction and challenges. Recommender systems handbook. 10 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 75 Minuten

Sumativo: Clasificación de sistemas de recomendación y recomendación no personalizada45 Minuten
Formativo: Introducción y recomendación no personalizada30 Minuten

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.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

4 VideosInsgesamt 25 Minuten

Recomendación como predicción de ratings5 Minuten
Filtrado colaborativo basado en usuarios7 Minuten
Filtrado Colaborativo basado en ítems (IKNN)7 Minuten
Recomendación con algoritmo pendiente uno6 Minuten

1 LektüreInsgesamt 10 Minuten

Rating-based collaborative filtering: algorithms and evaluation. Social information access: Systems and technologies. Secciones 1-410 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 75 Minuten

Sumativo: Filtrado colaborativo, pendiente uno y content-based45 Minuten
Formativo: Filtrado Colaborativo30 Minuten

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.

Das ist alles enthalten

4 Videos2 Lektüren2 Aufgaben

4 VideosInsgesamt 25 Minuten

Recomendación en base a contenidos5 Minuten
Recomendación basada en contenido de texto9 Minuten
Evaluación basada en ranking I: precision, recall, MRR6 Minuten
Evaluación basada en ranking II: MAP, nDCG y AUC6 Minuten

2 LektürenInsgesamt 20 Minuten

Performance of recommender algorithms on top-n recommendation tasks. In Proceedings of the fourth ACM conference on Recommender systems.10 Minuten
Recomendada: Recommender Systems Handbook: Cap. Content-based recommender systems: State of the art and trends. 10 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 75 Minuten

Sumativo: Evaluación de sistemas recomendadores, recomendación basada en texto y métodos latentes45 Minuten
Formativo: Recomendación basada en contenido de texto y evaluación basada en ranking30 Minuten

En este módulo aprenderás sobre métodos latentes, su relación con factorización matricial y cómo usarla para predecir ratings y hacer recomendaciones.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

4 VideosInsgesamt 27 Minuten

Introducción a los métodos latentes6 Minuten
Factorización Matricial para predecir factores latentes8 Minuten
FunkSVD7 Minuten
Ejemplo práctico usando FunkSVD6 Minuten

1 LektüreInsgesamt 10 Minuten

Matrix factorization techniques for recommender systems. Computer.10 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 75 Minuten

Sumativo: Factorización matricial y FunkSVD45 Minuten
Formativo: Factorización matricial y FunkSVD30 Minuten

Les queremos agradecer el habernos acompañado en el curso. Esperamos que los contenidos abordados sean un real aporte en tu carrera profesional /laboral.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Lektüre1 Plug-in

Dozent

Denis Parra

Pontificia Universidad Católica de Chile

4 Kurse4.338 Lernende

von

Pontificia Universidad Católica de Chile

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Felipe M.

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„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

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