UM SISTEMA DE RECOMENDAÇÃO NÃO É UM ALGORITMO. É UMA ARQUITETURA.

Um sistema de recomendação moderno não é um único algoritmo mágico. É uma arquitetura de decisões que vai dos dados brutos até o modelo em produção — e é exatamente aí que muitos profissionais se perdem.

Essa é a premissa da trilogia de Ryan Mercer, um mergulho estruturado em tudo o que envolve construir recomendações que funcionam de verdade. São três livros que se complementam: o primeiro fundamenta, o segundo aprofunda em modelagem, e o terceiro coloca tudo em escala.

Se você já tentou ir além de um tutorial de fatoração de matrizes, sabe que o buraco é mais embaixo. Cada volume ataca uma camada diferente do problema.

👉 Fundamentos de Sistemas de Recomendação (vol. 1) – Parte do essencial: como tratar dados explícitos, implícitos, contexto e sessão; como lidar com esparsidade e cold start; e quando usar filtragem colaborativa, fatoração de matrizes ou híbridos.

O foco é construir intuição sobre pipelines de múltiplos estágios, de recuperação a ranking, sem se perder em derivadas. ✨ Engenharia de Modelos de Recomendação (vol.

2) – Aqui o jogo vira: você mergulha em deep learning, ranking e técnicas avançadas. Two-towers, Wide &...