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Sistemas de recomendación en Python

Hemos estado hablando en anteriores posts de distintas técnicas de agrupación y clasificación, pero este tipo de algoritmos de aprendizaje automático permiten realizar muchas otras tareas, como por ejemplo implementar un motor de recomendación.

En este post vamos a explicar en qué consisten estos sistemas de recomendación, y veremos algunos ejemplos básicos de como utilizarlos, sus ventajas e inconvenientes, y una aproximación a su implementación en Python.

Aquí va este pequeño tutorial para crear fácilmente un motor de recomendación de productos en Python.

Empezando con Machine Learning en Python

Actualmente ha empezado a hablarse mucho de machine learning en televisión, en la radio, y en general en programas y fuentes no especializados, que por lo tanto hacen una definición del aprendizaje automático simplificada o “traducida” al lenguaje específico que entienda su audiencia… esto genera el efecto de que mucha gente crea que el aprendizaje automático es lo mismo que enseñar a una máquina a pensar como una persona, que un ordenador se comporte como un niño pequeño, o incluso cosas más locas.

Cuando entendemos algo del tema o empezamos a trabajarlo en serio, enseguida nos damos cuenta de que realmente el aprendizaje automático es mucho más “simple”. De hecho, su forma más básica consiste en la aplicación de los algoritmos que hemos visto en los posts anteriores, y desde ahí se avanza y profundiza hasta desarrollar algoritmos mucho más complejos (basados en conceptos matemáticos similares) y más específicos para la resolución de un problema concreto.

En este post vamos a conocer algunos de estos algoritmos, empeando el lenguaje Python.

Modelos predictivos en Python

Continúo este repaso, cuaderno de notas, apuntes, (o como lo queramos llamar) a la ciencia de datos usando Python. En esta ocasión me voy a centrar en los modelos predictivos, como la regresión lineal y polinómica (los modelos más habituales, pero no por ello poco interesantes), así como la regresión multivariante y los modelos multinivel.

Hace algun tiempo hice un curso pero que muy recomendable (pondré el enlace al final del post), del profesor Andrew Ng, que explicaba estos y otros conceptos mucho más avanzados, desde un punto de vista matemático y teórico… en este post no lo veremos así, sino sus aplicaciones prácticas y nos centraremos en su implementación en Python.

Estadística básica en Python para Machine Learning

No soy ningún experto (de momento, mwahaha) pero siempre me han interesado la implementación de sistemas relacionados con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Últimamente está en boga, por lo que he pensado en escribir algunos posts hasta donde mi conocimiento alcance, para aquellos que sin tener idea de estadística o machine learning quieran disponer de un cheatsheet para recordar o aprender conceptos muy relacionados con estos asuntos.

En el primero de los post abordaré muchos principios básicos de estadística que sin embargo son muy importantes para definir los procesos de aprendizaje automático, y que seguro que hemos olvidado desde nuestra época de estudiantes. Ya que Python es uno de los lenguajes más utilizados para la implementación de este tipo de cálculo, será el lenguaje en el que pondré los ejemplos de generación y análisis de datos.