Características mínimas para un proyecto final

[denisparra]

Hola,

Un estudiante del curso me escribió consultando lo siguiente:

**_Hola profesor, quería preguntarle cuánto debe ser el alcance del proyecto para que sea considerado válido.

En nuestro grupo planeamos usar un dataset de XXX, con este hacer una recomendación por CF (Collaborative Filtering), otra que sea una recomendación basada en Contenido y por último hacer un recomendador que use ambas (Combining Predictions). No sabemos si esto es suficiente o si deberíamos agregar más, por ejemplo podríamos agregar otro recomendador a los que ya mencione._**

Mi respuesta:

• Este proyecto es insuficiente
• Propone algo que es equivalente a hacer la tarea 1 pero con otro dataset. Al menos debería agregar 1 o 2 datasets adicionales y algún algoritmo de baseline más avanzado o características más sofisticadas en recomendación (usar contexto)
• 1 dataset con métodos tan sencillos se podría aceptar si se propone una dominio o problema de recomendación muy novedoso y bien justificado. Por ejemplo, recomendaciones recíprocas o a grupos (no a individuos)
• No propone evaluaciones adicionales (medir diversidad, novedad, bias, etc.)
• No se propone una herramienta de software adicional empaquetada (como pyreclab)
• No se propone una forma de modelar el problema ni la optimización de forma diferente (con reinforcement learning)

Espero eso les de una idea más clara de lo que se espera como minimo para el proyecto final.

Saludos!