Inteligência artificial
| dc.creator | NOBREGA, Douglas Vinicius | |
| dc.creator | MORAES, Marcelo Donizetti | |
| dc.creator | ROSA, Leandro Cesar da | |
| dc.creator | TARDELLI, Guilherme Moneda | |
| dc.creator | ANDRADE, Nivaldo de | |
| dc.creator | OLIVEIRA, Rodrigo Marudi de | |
| dc.date.accessioned | 2024-08-26T20:29:06Z | |
| dc.date.available | 2024-08-26 | |
| dc.date.available | 2024-08-26T20:29:06Z | |
| dc.date.issued | 2023-10-30 | |
| dc.description.abstract | This project focuses on building a movie and product recommendation system using machine learning techniques. The goal is to develop a model that can suggest movies or products based on a user’s previous choices and interactions. To achieve this, the project explores a variety of approaches, from content analysis and collaborative filtering to hybrid methods, in order to maximize the accuracy of recommendations. The importance of this project is not limited to its application in movie streaming platforms or online stores. The ability to recommend relevant products is a valuable skill that can be applied in a variety of fields, including e-commerce, digital marketing, libraries, museums, entertainment, and more. Ultimately, this project aims to provide a practical understanding of the process of developing recommendation systems, enabling students to apply these skills in real-world scenarios and understand the growing importance of AI in improving user experiences. | pt_BR |
| dc.description.resumo | Este projeto se concentra na criação de um sistema de recomendação de filmes e produtos, utilizando técnicas de aprendizado de máquina. O objetivo é desenvolver um modelo que seja capaz de sugerir filmes ou produtos com base nas escolhas e interações anteriores do usuário. Para isso, o projeto explora uma variedade de abordagens, desde a análise de conteúdo e filtragem colaborativa até métodos híbridos, a fim de maximizar a precisão das recomendações. A importância desse projeto não se limita apenas à sua aplicação em plataformas de streaming de filmes ou lojas online. A capacidade de recomendar produtos relevantes é uma habilidade valiosa que pode ser aplicada em várias áreas, incluindo comércio eletrônico, marketing digital, bibliotecas, museus, entretenimento e muito mais. Por fim, este projeto busca proporcionar uma compreensão prática do processo de desenvolvimento de sistemas de recomendação, capacitando os alunos a aplicar essas habilidades em cenários do mundo real e a compreender a importância crescente da IA na melhoria das experiências dos usuários. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | http://localhost:8080/handle/prefix/6615 | |
| dc.language | Por | pt_BR |
| dc.publisher | Centro Universitário da Fundação de Ensino Octávio Bastos | pt_BR |
| dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
| dc.publisher.initials | UNIFEOB | pt_BR |
| dc.relation.ispartof | Projeto Integrado | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject | Análise - Desenvolvimento - Sistemas | pt_BR |
| dc.subject | Inteligência Artificial | pt_BR |
| dc.subject | Sistemas computacionais: segurança | pt_BR |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA | pt_BR |
| dc.title | Inteligência artificial | pt_BR |
| dc.type | Relatório de Pesquisa | pt_BR |