Sistemas de Recomendación de IA

Diseña motores de recomendación basados en contenido utilizando PLN, extracción de características de ítems, TF-IDF, embeddings y puntuación de similitud para catálogos de texto, medios y productos.

Diseñe infraestructuras de servicio de recomendaciones en tiempo real de baja latencia y alto rendimiento, que incluyan recuperación, clasificación, almacenes de características, capas de caché y tuberías de implementación de modelos.

Audite sistemas de recomendación en busca de sesgo de popularidad, equidad en la exposición, disparidades demográficas y bucles de retroalimentación utilizando métricas de equidad establecidas y técnicas de eliminación de sesgos.

Diseñar sistemas de recomendación conversacional impulsados por grandes modelos de lenguaje, combinando elicitación de preferencias en lenguaje natural, diálogo de múltiples turnos y selección de elementos aumentada por recuperación.

Diseñe sistemas de recomendación basados en filtrado colaborativo centrados en usuarios y en elementos, incluyendo factorización de matrices, métricas de similitud y estrategias para el problema de arranque en frío.

Diseñe sistemas de recomendación que aprovechen grafos de conocimiento, relaciones entre entidades y redes neuronales de grafos para mejorar la explicabilidad, precisión y comprensión semántica.

Resuelve problemas de arranque en frío en sistemas de recomendación para nuevos usuarios y elementos mediante flujos de incorporación, meta-aprendizaje, transferencia entre dominios y estrategias de inicialización híbridas.

Mejore la calidad de las recomendaciones más allá de la precisión mediante el diseño de estrategias de optimización de diversidad, novedad, serendipia y cobertura para reducir las burbujas de filtro y aumentar la satisfacción del usuario.

Construye modelos de recomendación basados en sesiones utilizando GRU4Rec, SASRec, BERT4Rec y arquitecturas transformer para predecir próximos ítems a partir de secuencias de interacción anónimas o de horizonte corto.

Diseñar e implementar algoritmos de bandidos multibrazo y contextuales para sistemas de recomendación, equilibrando exploración y explotación en la personalización en tiempo real.