Algoritmos de AF Aprendizaje Automático
Profesor Carlos Ogando
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Aprendizaje Automático
Prof. Carlos B. Ogando M.
Ejercicios sobre algoritmos de asociación-factorización
I.- Se tiene el historial de ratings por restaurante de un conjunto de usuarios.
Utilizando la factorización matricial manual básica realice un modelo que pueda
recomendar a los usuarios los restaurantes a los que no han ido que posiblemente les
guste más.
Debe indicar después de construir el modelo y hallar los factores, la recomendación
final que se le hace a cada usuario.
• La matriz inicial de los factores debe ser inicializada aleatoriamente con
valores enteros entre 0 y 3.
• Debe usar dos embeddings (2 características intermedias).
• La métrica de optimización debe ser el error cuadrático.
• La tasa de aprendizaje (aplicación de cambios del error) debe ser de 0.01
• Debe aplicar el proceso durante 5 iteraciones.
Trattoria
Pizzarelli
El
Higuero
Forno
Bravo
La
Locanda
PF
Chang's
Jalao
Sarah
Ramos
5 1 1 1
Samuel
Pérez
1 4 1 5
Roberto
Castro
4 3 1
Clara
Méndez
5 5
Marcos
Ramírez
5 4 3
Teresa
Peguero
2 5 1 5
Randy
Matos
5 2 1 1
Mercedes
Santos
3 3 5 2
