Aprender Machine Learning: Construyendo un sistema de recomendación de películas

🎬 Construyendo un sistema de recomendación de películas

¿Quieres aprender machine learning con un proyecto real? Los sistemas de recomendación, como los de Netflix o Amazon, son una oportunidad perfecta para ello.

📌 ¿Qué aprenderás?

🔁 Filtrado colaborativo: recomienda según gustos de usuarios similares.
📄 Filtrado basado en contenido: sugiere según atributos de las películas ya vistas.

Para empezar, usa el famoso MovieLens dataset con puntuaciones y metadatos.

🧠 Ejemplo de código (Python)
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import pandas as pd
from surprise import Dataset, Reader, SVD
from surprise.model_selection import train_test_split
from surprise.accuracy import rmse

# cargar ratings
df = pd.read_csv('ratings.csv')  # parte de MovieLens
reader = Reader(rating_scale=(0.5, 5.0))
data = Dataset.load_from_df(df[['userId','movieId','rating']], reader)

trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.2)
algo = SVD(n_factors=50, random_state=42)
algo.fit(trainset)

predictions = algo.test(testset)
rmse(predictions)

✨ Explicación en pocas palabras
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Imagina que eres Netflix: millones de usuarios y películas.

Con filtrado colaborativo miras qué otras personas con gustos parecidos vieron y usas sus valoraciones para adivinar qué te puede gustar.
El algoritmo SVD descompone la matriz de valoraciones en factores latentes (gustos ocultos).
Se entrena con una parte de los datos y se mide qué tan bien predice con otra (RMSE).

Es una forma sencilla de ver machine learning en acción: datos → modelo → predicción → evaluación. Y lo mejor: ¡puedes empezar hoy con MovieLens!