Machine Learning | Sistema de recomendação com Python
Nesse treinamento vamos criar um sistema de recomendação usando dados de livros, desde a aquisição dos dados até a criação do modelo de Machine Learning e criar um simulador para deixar a experiência mais intuitiva.
Iremos utilizar os seguintes frameworks:
- Pandas;
- Numpy;
- Matplotlib;
- Seaborn;
- Scipy;
- Requests;
- Sklearn;
- Pillow;
- Entre outros.
Como vai funcionar nossa dinâmica?
Primeiramente vamos importar os dados para nosso ambiente, serão 3 bases de dados que iremos precisar fazer o cruzamento e entendimento, em seguida:
- Analise Exploratória dos dados (EDA)
- Criação do Modelo de Machine Learning (Aprendizado não supervisionado)
- Entendimento do algoritmo (calculo manual)
- Um relatorio com as fotos de capas dos livros para ilustrar o sistema de recomendação
Obs: Essa solução pode ser adapta para criar um produto ou serviço baseado em dados.
Porque aprender a criar um sistema de recomendação?
Os Sistemas de Recomendação estão muito presentes em nossas vidas atualmente. A Amazon, aliás, é uma das melhores empresas que utilizam essa ferramenta.
Porque aprender ciência de dados?
Programação é uma disciplina totalmente prática, de forma que, apenas a leitura de livros e/ou acompanhamento de vídeos não desenvolve todas as habilidades necessárias.
A demanda por programadores Python nunca esteve tão alta, afinal, Python é uma das linguagens mais utilizadas no mundo e requisito para se trabalhar com Ciência de Dados e Inteligência Artificial. Inclusive, podemos considerar Python como uma linguagem padrão para análise de dados, tendo em vista seu amplo ecossistema de bibliotecas, que englobam desde a manipulação e tratamento de dados até mesmo o deploy de modelos. Não podemos esquecer, neste sentido, que o Python é uma linguagem de aplicação geral.
Por ser uma linguagem de programação versátil, simples de aprender e muito poderosa, Python possui recursos que, apesar de simples de se utilizar, tornam o aprendizado muito divertido.
Bons estudos!