Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Desarrollo de AI para gustos musicales - Coggle Diagram
Desarrollo de AI para gustos musicales
Evaluación y Ajuste
Métricas de rendimiento.
Ajuste de parámetros del modelo.
Definir el Alcance del Proyecto
Objetivos y metas claras.
Tipos de preferencias musicales a capturar.
Selección de Algoritmos
Algoritmos de aprendizaje automático.
Redes neuronales, sistemas de recomendación.
Preprocesamiento de Datos
Normalización y limpieza de nombres.
Categorización de géneros musicales.
Desarrollo de Modelo
Construcción y entrenamiento del modelo.
Utilización de datos preprocesados.
Recopilación de Datos
Datos musicales: canciones, artistas, géneros.
Datos de preferencias de usuario.
Interfaz de Usuario
Desarrollo de la plataforma de interacción.
Aplicación móvil, web, integración con streaming.
Iteración y Mejora Continua
Retroalimentación de usuarios.
Mejora constante del modelo.
Conocimientos Necesarios
Programación (Python, bases de datos).
Aprendizaje automático (redes neuronales, filtros colaborativos).
Procesamiento de lenguaje natural (NLP).
Desarrollo de aplicaciones (React, Angular, Vue.js).
Control de versiones (Git).
Herramientas y Aplicaciones
TensorFlow y PyTorch (aprendizaje automático).
Scikit-learn (Python, aprendizaje automático).
Spotify API o Apple Music API (datos musicales y preferencias).
React, Angular o Vue.js (interfaces de usuario).
SQL o bases de datos NoSQL (almacenamiento).
Jupyter Notebook (prototipado y experimentación).
Git (control de versiones).