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
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 8 Stunden
3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Distinguir los principales métodos de recomendación personalizada.
- Kategorie: Identificar la importancia de los Sistemas de Recomendación.
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8 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
¡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 Video1 Lektüre
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.
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3 Videos1 Lektüre2 Aufgaben
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.
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4 Videos1 Lektüre2 Aufgaben
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
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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4 Videos1 Lektüre2 Aufgaben
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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