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Crearé un sistema de clustering y recomendación con machine learning usando python
Profesional en Inteligencia Artificial y Machine Learning
Ingeniero motivado y detallista en AI/ML con una sólida base académica en machine learning, deep learning y análisis de datos. Hábil en Python, TensorFlow y Scikit-learn para desarrollar soluciones in...
Acerca de este Servicio
Crearé un sistema profesional de clustering o recomendación usando Python y aprendizaje automático. Puedo realizar segmentación de clientes/productos usando K-Means, clustering jerárquico y DBSCAN, o desarrollar sistemas de recomendación usando Filtrado colaborativo, filtrado basado en contenido y recomendación híbrida. El servicio incluye preprocesamiento de datos, ingeniería de características, desarrollo del modelo, evaluación, visualización y conocimientos accionables.
Lenguaje de programación:
Python
Marcos:
Scikit-learn
•
Panda
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
Colab
Mi porfolio
Otros servicios de Ciencia de datos y aprendizaje automático que ofrezco
FAQ
Traducción automática
¿Qué algoritmos de clustering utilizas?
Puedo usar K-Means, clustering jerárquico, DBSCAN y otros algoritmos de clustering adecuados.
¿Puedes realizar segmentación de clientes?
Sí. Puedo segmentar clientes según comportamiento de compra, demografía, compromiso u otras características relevantes.
¿Qué tipo de sistemas de recomendación puedes crear?
Puedo construir sistemas de recomendación basados en contenido, filtrado colaborativo y híbridos.
¿Puedes crear un sistema de recomendación de productos o películas?
Sí. Puedo desarrollar sistemas de recomendación personalizados para productos, películas, libros, servicios y otros artículos.
¿Cómo evalúas los modelos de clustering?
Puedo usar métricas como la puntuación de silueta.
¿Cómo evalúas los sistemas de recomendación?
Dependiendo del sistema, puedo usar métricas como Precision@K, Recall@K, MAP@K, NDCG@K, RMSE o MAE.
¿Proporcionas código fuente en Python?
Sí. Se puede incluir el código fuente en Python junto con el paquete seleccionado.
