Resumen del curso
Organiza tus páginas con colecciones
Guarda y categoriza el contenido según tus preferencias.
Ahora deberías saber hacer lo siguiente:
- Describe el propósito de los sistemas de recomendación.
- Explica los componentes de un sistema de recomendación, incluida la generación de candidatos, la puntuación y la clasificación nuevamente.
- Usa incorporaciones para representar elementos y consultas.
- Distingue entre el filtrado basado en el contenido y el filtrado colaborativo.
- Describe cómo se puede usar la factorización de matrices en los sistemas de recomendación.
- Explica cómo las redes neuronales profundas pueden superar algunas de las limitaciones de la factorización de matrices.
- Describir un enfoque de recuperación, puntuación y clasificación para compilar un sistema de recomendaciones
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Última actualización: 2025-01-13 (UTC)
[null,null,["Última actualización: 2025-01-13 (UTC)"],[[["\u003cp\u003eRecommendation systems predict which items a user will like based on their past behavior and preferences.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThese systems use a multi-stage process: identifying potential items (candidate generation), evaluating their relevance (scoring), and refining the order of presentation (re-ranking).\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eEmbeddings play a key role in representing items and user queries, facilitating comparisons for recommendations.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eTwo primary approaches for recommendation are content-based filtering (using item features) and collaborative filtering (using user similarities).\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDeep learning techniques enhance traditional methods like matrix factorization, enabling more complex and accurate recommendations.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Course summary\n\n\u003cbr /\u003e\n\nYou should now know how to do the following:\n\n- Describe the purpose of recommendation systems.\n- Explain the components of a recommendation system including candidate generation, scoring, and re-ranking.\n- Use embeddings to represent items and queries.\n- Distinguish between content-based filtering and collaborative filtering.\n- Describe how matrix factorization can be used in recommendation systems.\n- Explain how deep neural networks can overcome some of the limitations of matrix factorization.\n- Describe a retrieval, scoring, re-ranking approach to building a recommendation system."]]
