Este livro apresenta uma abordagem prática e didática sobre sistemas de recomendação, com foco na utilização do conjunto de dados MovieLens 100k e na aplicação de algoritmos em Python. Através de exemplos reais, o leitor é guiado pelo processo completo de construção de um modelo de recomendação baseado em filtragem colaborativa, desde o carregamento e preparação dos dados até a aplicação de técnicas de predição utilizando decomposição em valores singulares, conhecida como SVD. São discutidas também as principais métricas de avaliação, como RMSE e MAE, que permitem mensurar a precisão das previsões geradas.
Destinado a estudantes, entusiastas e profissionais da área de ciência de dados, este material oferece uma base sólida para compreender como grandes plataformas digitais sugerem conteúdos personalizados com base no comportamento do usuário.
| Number of pages | 110 |
| Edition | 1 (2025) |
| Format | A5 (148x210) |
| Binding | Paperback w/ flaps |
| Paper type | Estucado Mate 90g |
| Language | Portuguese |
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