Recomendaciones

Hoy voy a aprovechar una excusa peregrina para hablar de lo que por algún motivo se me antoja imperiosamente, que son tetas y culos. Que (este pronombre es un puntero a excusa) es

[Nota: aquí quise incrustar un tuit de Analía Plaza que, aparentemente, fue borrado por su autora meses después.]

Lo primero que tengo que decir al respecto es que las tetas y culos que asocia al Cabo de Gata el Instagram de quienqueira que haya tomado esas capturas son prácticamente las mismas que en el mío (y otro día os cuento por qué tengo Instagram, porque ni lo sabéis ni os lo podéis imaginar), a saber,

In illo tempore me llamaba mucho la atención encontrar métodos de ciencia de datos basados en factorización de matrices cuando la matriz a factorizar tenía nulos. Ocurre, por ejemplo, en sistemas de recomendación (cuando un usuario no ha visto o no nos ha dicho si le gusta determinada película).

Y claro, con un nulo en la cosa, te comes los apuntes de álgebra lineal con papas.

¿Cómo se hace? Si buscas $latex U$ y $latex V$ tales que $latex Y = UV^\prime$:

Era casi todavía el siglo XX cuando yo, desesperado por hacer cosas que consideraba normales y que SAS no me permitía, pregunté a un profesor por algo como C pero para estadística. Y el profesor me contó que conocía a alguien que conocía a alguien que conocía a alguien que usaba una cosa nueva que se llamaba R y que podía servirme.

Fue amor a primera vista, pero esa es otra historia. La relevante aquí es que volví a hablar con aquel profesor para agradecerle el consejo y, de paso, le pregunté que por qué no lo usaba él. Me contestó que porque en R no había modelos mixtos (aunque nlme es anterior, del 99; ¡a saber en qué estado se encontraba entonces!).

Los científicos de datos deberían saber algo, los rudimentos al menos, de los sistemas de recomendación. Saber, como poco, que los hay personalizados y no personalizados. Así como las ventajas e inconvenientes de unos y otros.

Gartner ha publicado su informe de herramientas de ciencia de datos de 2018. Que es una especie de sistema de recomendación. Obviamente, no personalizado.

Es raro que ningún artículo que haya leído sobre el asunto (escritos por más o menos presuntos científicos de datos) haya hecho hincapié en el asunto.

Sí, de drogas de las que mantienen despierto al lumpenazgo. Porque he encontrado (aquí) un conjunto datos muy interesante sobre la valoración que una serie de personas, unas 900, da a una serie de drogas más o menos legales que se llaman —me acabo de enterar— nootrópicos.

El gráfico

extraído de la página enlazada más arriba resume parte de los resultados. No obstante, es sabido entre los que se dedican a los sistemas de recomendación que hay usuarios que tienden a valorar sistemáticamente por encima de la media y otros, por debajo. En los manuales de la cosa suelen recogerse mecanismos más o menos sofisticados para mitigar ese efecto y normalizar las valoraciones entre usuarios. Generalmente, solo exigen matemáticas de bachillerato. Y son meras aproximaciones que no tienen en cuenta circunstancias tales como que puede que un usuario da valoraciones bajas solo porque evalúa productos malos, etc.

Se me ha ido pasando y nunca he llegado a escribir aquí que seré uno de los profesores del Experto en Data Science de la U-tad que comienza… de hecho este viernes.

El escribir tan tarde me permite, al menos, presumir de que todo lo bueno que tengo que decir sobre el programa y el claustro no tiene finalidad comercial/propagandística.

Y sí, lo habéis adivinado: la parte del programa que me corresponde tiene que ver con R y algunos de los paquetes que me sacan de apuros a diario (p.e., data.table). Y la otra sobre motores de recomendación. Tema en el que hasta no hace mucho no creía (y tampoco me atraía) pero en el que estoy descubriendo extensiones muy interesantes. Como por ejemplo, esta.