Fondamenti dei Sistemi di Raccomandazione: Non Personalizzati e Basati sul Contenuto

Scopri come le piattaforme moderne suggeriscono i prodotti, gli articoli e i media giusti ai loro utenti. Questo corso basato su testo introduce i meccanismi fondamentali alla base dei sistemi di raccomandazione, partendo dalle basi assolute. Passerai dalla comprensione dei concetti chiave di raccomandazione all'implementazione di algoritmi di filtraggio non personalizzati e basati sul contenuto. Acquisirai le competenze per analizzare set di dati, calcolare associazioni di prodotti e sfruttare le moderne rappresentazioni testuali per fornire suggerimenti pertinenti. Cosa imparerai: - Comprendere la terminologia chiave, il valore aziendale e i modelli architetturali dei motori di raccomandazione - Calcolare raccomandazioni non personalizzate utilizzando statistiche riassuntive e stereotipi demografici - Implementare regole di associazione di prodotti per suggerire articoli acquistati frequentemente insieme - Costruire sistemi di filtraggio basati sul contenuto utilizzando metadati degli articoli e profili utente - Applicare la moderna vettorizzazione del testo e le metriche di similarità del coseno per abbinare le preferenze dell'utente ai contenuti - Valutare le prestazioni e i potenziali bias delle diverse strategie di raccomandazione Il corso ti guida passo dopo passo attraverso la teoria fondamentale, le formule matematiche e le implementazioni pratiche del codice. Leggerai spiegazioni chiare e svolgerai esercizi scritti progettati per consolidare la tua comprensione della logica di raccomandazione. Questo corso è progettato per aspiranti professionisti dei dati, sviluppatori di software e menti analitiche che sono nuovi ai sistemi di raccomandazione. Non è richiesta alcuna esperienza precedente in machine learning, sebbene una familiarità di base con Python e i concetti di dati sia utile. Inizia a costruire esperienze utente più intelligenti e basate sui dati oggi stesso.