Sistema de recomendação com Apache Mahout. Autor Kamila Santos

1. IA COM JAVA?
Sistema de recomendação
com Apache Mahout

2. DEV BACKEND
KAMILA SANTOS
kamilah_code Kamila Santos Oliveira
kamilahsantos kamilah_santos kamilahsantos

3. O QUE É
MACHINE
LEARNING
O QUE SÃO
SISTEMAS DE
RECOMENDAÇÃO
01 02

4. COMO FUNCIONA
UM SISTEMA DE
RECOMENDAÇÃO
APACHE MAHOUT
03 04

5. APACHE
HADOOP
BORA CODAR?
05 06

6. Se trata do aprendizado de máquina, um
ramo da IA (inteligência Artificial) que se
baseia na ideia de que sistemas são capazes
de aprender com dados, identificar padrões
e realizar tomadas de decisões com o
mínimo de intervenção de um ser humano.
O QUE É MACHINE
LEARNING

7. São técnicas de software que fornecem
sugestões de itens para ajudar usuários
deste sistema nos diversos processos de
tomada de decisão.
O QUE SÃO SISTEMAS
DE RECOMENDAÇÃO

8. QUE FILME EU VOU ASSISTIR?

9. QUE FILME EU VOU ASSISTIR?

10. EU JÁ ASSISTI ESSES AQUI:

11. EU JÁ ASSISTI ESSES AQUI:

12. PERSON CORRELATION
SIMILARITY

13. Se baseia na similaridade entre
pessoas na hora de escolher e
atribuir notas para determinar os
resultados de sua recomendação.
PERSON CORRELATION
SIMILARITY

14. APACHE MAHOUT

16. uma estrutura de álgebra
linear para algoritmos de
machine learning com
desempenho escalonável,
baseado no Apache Hadoop
APACHE MAHOUT

17. APACHE MAHOUT
PREPROCESSORS
REGRESSION
CLUSTERING
RECOMMENDERS

18. APACHE HADOOP

20. APACHE HADOOP
Apache Hadoop é uma estrutura
que permite o processamento
distribuído de grandes conjuntos
de dados em clusters de
computadores usando modelos de
programação simples

21. APACHE HADOOP
Ele é projetado para escalar de
servidores únicos para milhares
de máquinas, cada uma
oferecendo computação e
armazenamento locais

22. APACHE HADOOP
Em vez de confiar no hardware para
fornecer alta disponibilidade, a
biblioteca em si é projetada para
detectar e lidar com falhas na camada
do aplicativo, entregando um serviço
altamente disponível em um cluster de
computadores, cada um dos quais pode
ser propenso a falhas.

23. BORA CODAR?

24. CONFIGURAÇÃO POM.XML

26. CONTEÚDO DOS CSV

28. RECOMENDADOR.JAVA
GUARDA OS MODELOS DE DADOS QUE
SERÃO ANALISADOS

30. RECOMENDADORBUILDER
.JAVA
CONSTRÓI A LÓGICA PARA O NOSSO
RECOMENDADOR

32. RECOMENDAFILMES.JAVA

35. RECOMENDALIVROS.JAVA

39. AVALIADOR.JAVA

43. REFERÊNCIAS
https://github.com/Kamilahsantos/sistema-de-recomendacao-java-
mahouthttps://cursos.alura.com.br/course/machine-learning-introducao-aos-
sistemas-de-
recomendacoeshttps://www.sas.com/pt_br/insights/analytics/machine-
learning.htmlhttps://king.host/blog/2018/09/o-que-sao-sistemas-de-
recomendacao/https://www.infoq.com/br/presentations/machine-learning-
em-java-com-apache-
mahouthttps://www.tutorialspoint.com/mahout/mahout_machine_learning.ht
mhttps://www.devmedia.com.br/introducao-ao-
maven/25128https://mahout.apache.org/https://mvnrepository.com/artifact/or
g.apache.hadoop/hadoop-client

44. OBRIGADA <3