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Atividade
| 108205 - Entendendo o valor dos sistemas de recomendação personalizados para (o e-business/negócios) |
| Período da turma: | 10/10/2022 a 14/10/2022
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| Descrição: | Resumo: A pesquisa na área de sistemas de recomendação é amplamente focada em ajudar usuários individuais a encontrar itens nos quais estão interessados. Isso geralmente é feito aprendendo a classificar os itens recomendáveis com base na suposta relevância para cada usuário. O objetivo implícito subjacente de tal sistema é afetar os usuários de diferentes maneiras positivas, por exemplo, facilitando seus processos de pesquisa e decisão ou ajudando-os a descobrir coisas novas. Esse curso faz uma análise do campo dos sistemas de recomendação, incluindo conceitos relevantes, principais tecnologias, tendễncias de mercado e aplicação prática dos algoritmos mais conhecidos em bases reais.Nesse contexto, o curso será voltado para pontos promissores da pesquisa de sistemas de recomendação com foco em aplicações de mercado.
Referências: Recommender Systems: The Textbook, Charu C. Aggarwal. Springer, 2016. Recommender Systems Survey. J. Bobadilla, F. Ortega, A. Hernando, and A. GutiéRrez. Know.-Based Systems. 2013. Building Recommender Systems with Machine Learning and AI: Help people discover new products and content with deep learning, neural networks, and machine learning recommendations. Frank Kane. Sundog Education. 2018 Machine Learning: Make Your Own Recommender System. Oliver Theobald. Scatterplot Press. 2018 |
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| Carga Horária: |
3 horas |
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| Tipo: | Optativa | ||||
| Vagas oferecidas: | 300 | ||||
| Ministrantes: |
Marcelo Garcia Manzato |
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