Sistemas de Recomendación (Parte 2): Convoluciones y Métricas | Clase 23 | Aprendizaje Profundo 2021
Ya has superado la mitad. Estás muy cerca de completar el curso.
Sobre esta lección
En esta clase terminamos de discutir los modelos más comúnes de sistemas de recomencación. A partir del modelo CASER, discutimos la importancia y la necesidad de hacer muestro negativo en sistemas de recomendación. También introducimos nociones como matrices de confusión, Curva ROC y funciones de pérdidas usadas en ranking. Estás nociones son de gran utilidad para estudiar el desempeño de nuestros modelos. Esta clase es parte de un curso gratuito dictado en la Ciudad de Mendoza, Argentina en Otoño de 2021. Podés encontrar todo el material en https://datitos.github.io/curso-aprendizaje-profundo/2021/ Sampleo Negativo en Sistemas de Recomendación (8:48) Funciones de pérdida de a pares (14:04) Teorema de Bayes (18:16) Pérdida bayesiana para ránkings personalizados (22:42) Pérdida de bisagra (33:19) Métricas: Matriz de Confusión (36:24) Curva ROC: Receiver operating characteristic (44:26) Funciones de pérdida con listas: Introducción (51:32)
Sobre este curso
https://datitos.github.io/curso-aprendizaje-profundo En los últimos cinco años el aprendizaje profundo ha tomado al mundo por sorpresa, impulsando un rápido progreso en campos tan diversos como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento automático del habla, el aprendizaje por refuerzos y el modelado estadístico. Hemos elegido basar el curso en el libro Dive into Deep Learning, consideramos que ofrece un enfoque práctico, amplio y moderno, incluye matemáticas y código, y sus contenidos son actuales. Este curso representa nuestro intento de hacer que el aprendizaje profundo sea accesible, enseñándote los conceptos, el contexto y el código. Nos propusimos crear un recurso que simultáneamente pudiera: * estar disponible gratuitamente para todes; * ofrecer suficiente profundidad técnica para * proporcionar un punto de partida en el camino de convertirte en unx científicx de datos; * incluir código ejecutable, que muestre cómo resolver problemas en la práctica. El curso está dirigido a estudiantes de grado o posgrado, ingenierxs e investigadores que busquen un conocimiento sólido del aprendizaje profundo.
Lo que aprenderás en este curso:
- Comprender los fundamentos del aprendizaje automático
- Implementar algoritmos de clasificación y regresión
- Preparar y limpiar datos para modelos predictivos
- Evaluar y optimizar modelos de machine learning