Capítulo 3. Recomendar música y el conjunto de datos Audioscrobbler
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
El motor de recomendación es uno de los ejemplos más populares de aprendizaje automático a gran escala; por ejemplo, la mayoría de la gente está familiarizada con el de Amazon. Es un denominador común porque los motores de recomendación están en todas partes, desde las redes sociales a los sitios de vídeos, pasando por los minoristas online. También podemos observarlos directamente en acción. Somos conscientes de que un ordenador está eligiendo canciones para reproducir en Spotify, del mismo modo que no nos damos cuenta necesariamente de que Gmail está decidiendo si el correo electrónico entrante es spam.
El resultado de un recomendador es más comprensible intuitivamente que el de otros algoritmos de aprendizaje automático. Incluso es emocionante. Por mucho que pensemos que el gusto musical es personal e inexplicable, los recomendadores hacen un trabajo sorprendentemente bueno identificando canciones que no sabíamos que nos gustarían. En ámbitos como la música o el cine, en los que se suelen implementar los recomendadores, es relativamente fácil razonar por qué una pieza musical recomendada encaja con el historial de escucha de alguien. No todos los algoritmos de agrupación o clasificación se ajustan a esa descripción. Por ejemplo, un clasificador de máquina de vectores de soporte es un conjunto ...
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