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Si funcionase como un sistema de recomendación, te recomendaría las cosas que le gustan a la gente que también le gusta sabaton y lo que le gusta lo que a ti, es lo suyo, recomendar cosas
Ahora no sé muy bien como funciona, entonces es sólo una suposición jiji solo soy una chica a la que le gusta arrelgarse
En YouTube hay un botoncito de "no me interesa", no sé si te has planteado darle...
#1 #1 komodin0 dijo: Si funcionase como un sistema de recomendación, te recomendaría las cosas que le gustan a la gente que también le gusta sabaton y lo que le gusta lo que a ti, es lo suyo, recomendar cosas
Ahora no sé muy bien como funciona, entonces es sólo una suposición jiji solo soy una chica a la que le gusta arrelgarse@komodin0 Funcionan como has dicho, añadiendo también una variable de popularidad y categoría. Recomienda lo popular y lo que le ha gustado a mucha gente que también le haya gustado lo que a ti y que se considere "parecido".
#3 #3 adultspyro dijo: #1 @komodin0 Funcionan como has dicho, añadiendo también una variable de popularidad y categoría. Recomienda lo popular y lo que le ha gustado a mucha gente que también le haya gustado lo que a ti y que se considere "parecido".@adultspyro pues tremendo triple me he echado jejeje Es que estudié el recomendador de Netflix por el tema de las RBM, pero del de YouTube no tengo ni idea
#4 #4 komodin0 dijo: #3 @adultspyro pues tremendo triple me he echado jejeje Es que estudié el recomendador de Netflix por el tema de las RBM, pero del de YouTube no tengo ni idea@komodin0 Funcionan casi todos los recomendadores con parámetros parecidos. Categoría, popularidad, relación entre likes entre otros. También algunos añaden un componente de lo que gusta a tus amigos en concreto.
Lo que difieren son los algoritmos. Si no me equivoco YouTube era machine learning de clustering para la categoría y redes de neuronas para el la relación dentro de la misma categoría. Pero no me hagas mucho caso.
Uno muy interesante que leí hace poco era el de Netflix, que analiza hasta las carátulas para presentarte una carátula u otra en función de lo que te guste y de las carátulas que más abres para leer las sinopsis y ver los trailers.
#5 #5 adultspyro dijo: #4 @komodin0 Funcionan casi todos los recomendadores con parámetros parecidos. Categoría, popularidad, relación entre likes entre otros. También algunos añaden un componente de lo que gusta a tus amigos en concreto.
Lo que difieren son los algoritmos. Si no me equivoco YouTube era machine learning de clustering para la categoría y redes de neuronas para el la relación dentro de la misma categoría. Pero no me hagas mucho caso.
Uno muy interesante que leí hace poco era el de Netflix, que analiza hasta las carátulas para presentarte una carátula u otra en función de lo que te guste y de las carátulas que más abres para leer las sinopsis y ver los trailers.@adultspyro man, ojalá trabajar en esos temas, es una locura
#6 #6 komodin0 dijo: #5 @adultspyro man, ojalá trabajar en esos temas, es una locura@komodin0 Deben molar. Entrenar los algoritmos debe ser un coñazo, pero montar esa arquitectura y la lógica debe estar guapo. El entrenamiento pa los becarios xD
Aunque lo que me molaría más son algoritmos evolutivos.
#7 #7 adultspyro dijo: #6 @komodin0 Deben molar. Entrenar los algoritmos debe ser un coñazo, pero montar esa arquitectura y la lógica debe estar guapo. El entrenamiento pa los becarios xD
Aunque lo que me molaría más son algoritmos evolutivos.@adultspyro lo más coñazo de trabajar con redes neuronales es la optimización de los hiperparametros y esperar a que termine de entrenar, pero cuando después de ese trabajo ves que todo funciona es lo mejor de todo jejeje
Los algoritmos evolutivos también molan bastante, pero a mí esas cosas se me dan fatal e intento no meterme xDD
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