EJEMPLO Y EXPLICACION: ALGORITMO DE RECOMENDACIONES BASADO EN CONTENIDO en Python
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- Опубліковано 10 вер 2024
- Hola amigos hoy me encuentro muy contento de poderles compartir este sexto video sobre Machine Learning, donde les explico como es que las plataformas como Netflix, UA-cam, Twitch entre otras nos recomiendan su contenido según nuestros gustos.
Les muestro un ejemplo en Python para que puedan construir su propio algoritmo.
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![DATA SCIENCE: Te explico un PROYECTO TÍPICO desde el Problema Hasta el Código [INCLUYE App]](/img/n.gif)
Excelente explicacion, ojala hubieses compartido el codigo para practicar. pero reitero mis felicitaciones al autor.
Que video tan útil parce, muchas gracias 🔝
Con gusto!! ♥️
Genial!
La matriz de las peliculas se genera descomponiendo el genero que es un rasgo categorico, en numeros 0 y 1 . Es decir se usa la tecnica de One Hot Encoding approach.....Si el usuario vio una pelicula categorizada por 5 generos el metodo OHE le asigna 1 y los generos sobrantes le asigna 0. Usted no se lo asigna viene dado por el user....2:53 en adelante.... El codigo proviene de IBM: ML0101EN Machine Learning with Python ,
Super interesante y muy bien explicado, solo una pregunta, el modelo que hiciste es regresion lineal con knn o como lo llamarias, gracias!!
Que belleza de Canal, la mayoría de canales solo enseña la parte práctica y deja por fuera la teoría, me suscribo de una
No esta en tu repositorio cierto? ya me canse de buscarlo para practicar y no lo encuentro
Hola amigo, no encuentro el repositorio, me ayudas, muy buen contenido!!
No está el repositorio del código... :(
Crack!! Muy buen video explicación todo! Muy completo!!
Muchas gracias Sebastian!
Excelente, muy bien explicado!
Veo que no NORMALIZA en el ejemplo como lo indico en la parte TEORICA
Muchas gracias!!!!, muy buena explicación.
Excelente.
Gracias!
Tremendo contenido👏
Muchas gracias mañot!
Que tal, muy buen video, de pura casualidad podría usar tu código ? , es que creo que ya no lo tienes en github o alguien tiene alguno similar ?
Hola, muy buenos tus videos y muy claros, donde podria obtener los csv para praticar el ejercicio? Gracias por compartir tus conocimientos.
Grande el Santi
Gracias diego!!
Gran video, me ayudaste mucho!
Sos un cra
Muy buen video, siga así!!
Jeje gracias!
Buena explicación hermano
Gran video, una consulta es similar a hacerlo con la similitud del coseno?
Muy buena crack !!
Gracias !!
Excelente video!, estuve revisando el Github no logré encontrar el código.
Porque dividiste los resultados de la ponderación por 60 para encontrar los valores de 0 a 1?
Siempre se divide el resultado de la ponderación entre 60?
Hola Daniel, en este caso se divide entre 60 porque la suma de las ponderaciones de cada género es igual a 60
Por que divides entre 60 y no utilizas la formula para la normalización?
Me encantó!!! 👏🏻
Muchas gracias! ♥️
Hola amigo ,una pregunta ,en mi caso en la lista las letras de cada categoría por ejemplo : Ficción o suspenso me salen letras así:
F i c c i o n ..... s u sB T r r
En suspenso me sale solo s u d el resto Belico solo muestra la B y terror muestra T r r
A que se debe esto?
Otra que las recomendaciones no salen primeros en ciencia ficción siendo estos los más recomendados
Saludos
Otra duda jaj, en qué video compartes cómo crear los cálculos en python? Gracias!
A que tipo de cálculos te refieres?
Hola, podrías indicarme de donde puedo obtener los archivos .csv? Muchas gracias.
Hola david, escribenos a nuestro canal de Discord ahi te los pasamos
Por alguna extraña razon, pense que usuariamos el K vecinos mas cercanos para este tipo de recomendaciones.
Sube El Codigo como un gist
No entendí pero muy buen video
Jaja muchas gracias!
Hola, disculoa una pregunta: Cómo sacó el 0.3 // 0.2 // 0.33 y el 0.16 ???
Trate de efectuar su codigo pero no sirve 😒
es el porcentaje , si sumas todo te da 1
Hola, cómo puedo crear o consumir un algoritmo similar ? Estoy empezando análisis de datos y me gustaría un algoritmo enfocado a productos de comida , gracias!
Hola amigo, puedes empezar creando o descargando una base de datos sobre el tipo de comida que tú quieres, a partir de ahí puedes seguir los pasos del video y después empezar con una interfaz gráfica
@@AprendeIngenia mucha gracias! Cómo podría adaptar para aplicarlo a un conjunto de negocios, es decir, le gustaría saber los productos a recomendar para cada uno de nuestros clientes (los restaurantes que contratan nuestros servicios). También quisiera saber si puedo sustituir la calificación por las veces de compra de cada producto
@@noebautista4754 Hola noe, lo primero que debes hacer es obtener una base de datos del negocio de quieres, por lo menos con 500 usuarios, después observa tu necesidad y según eso elijes un modelo para clasificar y recomendar lo que necesitas, por ultimo entrenas y testeas el modelo
Muy buen video amigo
Muchas gracias Andrea!
yo soy un usuario que nunca puntúa nada por pereza más que todo; si hubiera más usuarios como yo, ¿se cae a pedazos el algoritmo?. muy buen vídeo y explicación bro, nuevo suscriptor.
No se caeria, con el solo hecho de que veas el contenido ya lo estas puntuando
@@AprendeIngenia lo dificil esta en hacer un alogritmo indeependientee de la categoria, donde sale un nuevo genero de videos o estilo o comunidad y el algoritmo sepa relacionar el contenido
Gran video!
Gracias!