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implementación de un sistema de recomendación de películas
Tipo: Diapositivas
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¡No te pierdas las partes importantes!
Artificial Intelligence with Machine Learning in Java
Implementación de un sistema de recomendación de películas.
Al finalizar el presente trabajo final el estudiante desarrollará algoritmos aplicados a la Inteligencia Artificial mediante JAVA, cumpliendo las normas técnicas, las normas de seguridad y salud en el trabajo, actuando de manera responsable con el medio ambiente.
El trabajo final consiste en resolver el caso práctico presentado, utilizando como referencia el problema planteado y las preguntas guía proporcionadas para orientar el desarrollo.
Los participantes deberán fundamentar sus propuestas en los conocimientos adquiridos a lo largo del curso, aplicando lo aprendido en las tareas y operaciones descritas en los contenidos curriculares.
La empresa en cuestión es StreamFlix, una plataforma de streaming de películas y series con una base de usuarios global que supera los 15 millones de suscriptores. Su misión es proporcionar una experiencia personalizada a sus usuarios, ofreciendo contenido que se adapte a sus gustos y preferencias. Actualmente, la plataforma utiliza un sistema de recomendación básico basado en géneros populares y rankings generales, pero la empresa ha identificado que este sistema no es lo suficientemente preciso ni personalizado.
La empresa necesita una propuesta para implementar un sistema de recomendación personalizado en una plataforma de streaming de películas. El sistema debe ser capaz de analizar el historial de visualización de los usuarios, sus preferencias y comportamientos previos, para ofrecer recomendaciones de películas relevantes y atractivas para cada usuario. Para ello, se utilizarán técnicas de inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático, recursividad y algoritmos de árboles de decisión.
Artificial Intelligence with Machine Learning in Java
El desarrollo de las preguntas guías tienen el propósito de orientar la generación de su propuesta sobre el caso práctico.
¿Cómo puede el uso de IA mejorar la personalización de las recomendaciones para cada usuario de la plataforma?
¿Qué diferencias existen entre el filtrado colaborativo y el análisis de contenido en términos de efectividad para este tipo de plataforma?
¿Cómo puede implementarse un algoritmo de árbol de decisiones para identificar qué características son más relevantes para las recomendaciones?
¿Cómo se puede utilizar la recursividad en la programación para mejorar el sistema de recomendaciones y optimizar el rendimiento del sistema?
¿Qué métricas se deben considerar para evaluar el éxito del sistema de recomendación y cómo se pueden comparar con los resultados actuales?
Entregar una propuesta de solución para el caso práctico, fundamentado con los conocimientos adquiridos a lo largo del curso, aplicando lo aprendido con las tareas y operaciones descritas en los contenidos curriculares.
Generar esquema y/o diagramas alineados a la propuesta de solución del caso práctico.