Introdução

Tempo estimado do curso: 4 horas

Conheça os sistemas de recomendações. Desenvolvemos este curso para expandir seu conhecimento sobre sistemas de recomendação e explicar diferentes modelos usados na recomendação, incluindo a fatoração de matrizes e redes neurais profundas.

Objetivos:

• Descrever a finalidade dos sistemas de recomendação
• Entenda os componentes de um sistema de recomendação, incluindo a geração, a pontuação e a reclassificação de candidatos.
• Use embeddings para representar itens e consultas.
• Desenvolver uma compreensão técnica mais profunda de técnicas comuns usadas na geração de candidatos.
• Use o TensorFlow para desenvolver dois modelos usados para recomendação: a fatoração de matriz e o softmax.

Pré-requisitos

Este curso pressupõe que você:

• Ter concluído o Curso intensivo de machine learning presencialmente, por conta própria ou ter conhecimento equivalente.
• Familiaridade com a álgebra linear (produto interno, produto vetorial de matriz).
• Pelo menos um pouco de experiência em programação com TensorFlow e pandas.

Bom curso!