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[LIVE SOU JAVA - 27/02] - sistema de recomendação com java

[LIVE SOU JAVA - 27/02] - sistema de recomendação com java

Transcript

  1. IA COM JAVA? Sistema de recomendação com Apache Mahout

  2. DEV BACKEND KAMILA SANTOS kamilah_code Kamila Santos Oliveira kamilahsantos kamilah_santos

    kamilahsantos
  3. O QUE É MACHINE LEARNING O QUE SÃO SISTEMAS DE

    RECOMENDAÇÃO 01 02
  4. COMO FUNCIONA UM SISTEMA DE RECOMENDAÇÃO APACHE MAHOUT 03 04

  5. APACHE HADOOP BORA CODAR? 05 06

  6. Se trata do aprendizado de máquina, um ramo da IA

    (inteligência Artificial) que se baseia na ideia de que sistemas são capazes de aprender com dados, identificar padrões e realizar tomadas de decisões com o mínimo de intervenção de um ser humano. O QUE É MACHINE LEARNING
  7. São técnicas de software que fornecem sugestões de itens para

    ajudar usuários deste sistema nos diversos processos de tomada de decisão. O QUE SÃO SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO
  8. QUE FILME EU VOU ASSISTIR?

  9. QUE FILME EU VOU ASSISTIR?

  10. EU JÁ ASSISTI ESSES AQUI:

  11. EU JÁ ASSISTI ESSES AQUI:

  12. PERSON CORRELATION SIMILARITY

  13. Se baseia na similaridade entre pessoas na hora de escolher

    e atribuir notas para determinar os resultados de sua recomendação. PERSON CORRELATION SIMILARITY
  14. APACHE MAHOUT

  15. None
  16. uma estrutura de álgebra linear para algoritmos de machine learning

    com desempenho escalonável, baseado no Apache Hadoop APACHE MAHOUT
  17. APACHE MAHOUT PREPROCESSORS REGRESSION CLUSTERING RECOMMENDERS

  18. APACHE HADOOP

  19. None
  20. APACHE HADOOP Apache Hadoop é uma estrutura que permite o

    processamento distribuído de grandes conjuntos de dados em clusters de computadores usando modelos de programação simples
  21. APACHE HADOOP Ele é projetado para escalar de servidores únicos

    para milhares de máquinas, cada uma oferecendo computação e armazenamento locais
  22. APACHE HADOOP Em vez de confiar no hardware para fornecer

    alta disponibilidade, a biblioteca em si é projetada para detectar e lidar com falhas na camada do aplicativo, entregando um serviço altamente disponível em um cluster de computadores, cada um dos quais pode ser propenso a falhas.
  23. BORA CODAR?

  24. CONFIGURAÇÃO POM.XML

  25. None
  26. CONTEÚDO DOS CSV

  27. None
  28. RECOMENDADOR.JAVA GUARDA OS MODELOS DE DADOS QUE SERÃO ANALISADOS

  29. None
  30. RECOMENDADORBUILDER .JAVA CONSTRÓI A LÓGICA PARA O NOSSO RECOMENDADOR

  31. None
  32. RECOMENDAFILMES.JAVA

  33. None
  34. None
  35. RECOMENDALIVROS.JAVA

  36. None
  37. None
  38. None
  39. AVALIADOR.JAVA

  40. None
  41. None
  42. None
  43. REFERÊNCIAS https://github.com/Kamilahsantos/sistema-de-recomendacao-java- mahouthttps://cursos.alura.com.br/course/machine-learning-introducao-aos- sistemas-de- recomendacoeshttps://www.sas.com/pt_br/insights/analytics/machine- learning.htmlhttps://king.host/blog/2018/09/o-que-sao-sistemas-de- recomendacao/https://www.infoq.com/br/presentations/machine-learning- em-java-com-apache- mahouthttps://www.tutorialspoint.com/mahout/mahout_machine_learning.ht mhttps://www.devmedia.com.br/introducao-ao-

    maven/25128https://mahout.apache.org/https://mvnrepository.com/artifact/or g.apache.hadoop/hadoop-client
  44. OBRIGADA <3