Curso 4: Machine Learning | Módulo 12 de 12

Proyecto: Sistema de Recomendación

Collaborative + content-based + hybrid. MovieLens simulado. RMSE, precision@k.

Como un amigo que conoce tus gustos: Collaborative filtering es como un amigo que dice "a los que les gustó Star Wars también les gustó Matrix". Content-based es como "te gustó esta película de acción, te recomiendo otra de acción". Hybrid combina ambos: el amigo que conoce tus gustos y las características de las películas.

🎯 ¿Qué aprenderás?

Comprender el concepto fundamental explicado en este módulo
Aplicar la técnica con ejemplos prácticos de código Python
Evitar errores comunes y seguir las mejores prácticas
Construir intuición para saber cuándo aplicar cada técnica

Simulador de Sistema de Recomendación

Elige un usuario y un algoritmo para ver recomendaciones personalizadas de películas.

Usuario:

Algoritmo:

Top-K:

RMSE

0.87

Precision@K

0.82

Genera recomendaciones con RMSE < 1.0 para ganar tu insignia final.

📌 Resumen del módulo

Concepto clave: domina la idea central presentada en este módulo
Aplicación: los ejemplos te preparan para proyectos reales
Errores comunes: identifica y evita las trampas típicas
Próximos pasos: este conocimiento es base para el siguiente nivel

Siguiente: Curso 5

Proyecto: Sistema de Recomendación

🎯 ¿Qué aprenderás?

Simulador de Sistema de Recomendación

INSIGNIA: ARQUITECTO DE RECOMENDACIONES

📌 Resumen del módulo