Aula 5 - Sistemas de Recomendação: KNN e Collaborative Filtering
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Sobre esta lección
Bem-vindo à quinta aula da nossa jornada em Machine Learning! Hoje vamos mergulhar em um dos usos mais populares da IA no mundo real: sistemas de recomendação — aqueles que ajudam a Netflix, Spotify e Amazon a sugerirem o que você vai amar ver, ouvir ou comprar. 📌 O que você vai aprender hoje: ✅ O que são Sistemas de Recomendação: Descubra como esses sistemas funcionam e por que são tão importantes em produtos digitais. ✅ K-Nearest Neighbors (KNN): Veja como usar esse algoritmo simples e poderoso para fazer recomendações personalizadas. ✅ Filtragem Colaborativa (Collaborative Filtering): Entenda como prever preferências com base em padrões de comportamento coletivo — mesmo sem conhecer o conteúdo em si. ✅ Similaridade entre usuários e itens: Aprenda a calcular medidas de similaridade que alimentam a mágica por trás das recomendações. Com exemplos práticos e explicações acessíveis, você vai entender como aplicar esses conceitos para criar experiências personalizadas com IA! Já se inscreveu no canal? Ativa o sininho e segue a gente no Insta @data.icmc pra não perder nenhum conteúdo! 🚀 Preparado pra transformar dados em recomendações inteligentes? Então bora pra aula! 💡
Sobre este curso
Abordando desde conceitos básicos até técnicas avançadas. Aprenda regressão, classificação, redes neurais e mais, com aulas práticas em Python. Ideal para quem quer dominar inteligência artificial e ciência de dados!
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