Aprendizaje automático: Cree su propio sistema de recomendación

Opiniones de los lectores

En general, el libro ha sido bien recibido, especialmente entre los principiantes en aprendizaje automático. Es elogiado por su claridad y facilidad de comprensión, con ejemplos prácticos que ayudan a reforzar los conceptos. Sin embargo, algunos usuarios sugieren que la información puede encontrarse fácilmente en Internet y señalan posibles barreras lingüísticas para los hablantes no nativos.

Fácil de entender, ejemplos prácticos, estupendo para principiantes, explicaciones claras de conceptos fundamentales, código paso a paso.

La información puede ser redundante o fácil de encontrar en Internet, posibles barreras lingüísticas para hablantes no nativos, algunos ejemplos pueden contener errores.

(basado en 12 opiniones de lectores)

Título original:

Machine Learning: Make Your Own Recommender System

Contenido del libro:

Aprenda a crear su propio sistema de recomendación en una tarde.

Los sistemas de recomendación son una de las aplicaciones más visibles del aprendizaje automático y su asombrosa capacidad para convertir nuestras acciones tácitas en artículos que nos gustan es a la vez adictiva y preocupante. Sin embargo, los sistemas de recomendación han llegado para quedarse y, para cualquiera que comience su andadura en la ciencia de datos, se trata de un espacio lucrativo para futuros empleos.

Este libro le pondrá en marcha con los conceptos básicos, así como los pasos para codificar su propio sistema de recomendación utilizando Python. Los ejercicios incluyen la predicción de recomendaciones de libros, propiedades relevantes de la casa para fines de marketing en línea, y si un usuario hará clic en una campaña publicitaria. ¿A quién va dirigido el libro? El contenido de este libro está diseñado para principiantes con algunos conocimientos previos de ciencia de datos, incluida la estadística clásica y la programación informática.

Si esta es su primera exposición a la ciencia de datos, es posible que desee dedicar unas horas a leer mi primer libro Aprendizaje automático para principiantes absolutos antes de empezar aquí. Temas tratados en este libro: - Cómo configurar un entorno sandbox fácil y gratuito utilizando Jupyter Notebook - Cómo preparar sus datos para el procesamiento - Cómo codificar un modelo de filtrado colaborativo - Cómo codificar un modelo de filtrado basado en contenido - Cómo se evalúan los sistemas de recomendación - Lo que necesita saber sobre privacidad y ética - Cómo podría ser el futuro de los sistemas de recomendación.