Cómo construí una aplicación de sugerencia de películas sin experiencia en aprendizaje automático

En la última semana desarrollé una aplicación que genera recomendaciones de películas en tiempo real basadas en la actividad del usuario. Elegí este caso de uso sencillo para aprender cómo funcionan los sistemas de recomendación. La idea central fue crear una base de relevancia optimizada para recuperar datos en función del comportamiento del usuario y no solo de reglas estáticas, lo que facilita construir experiencias personalizadas.

Datos iniciales y carga

Todo sistema de machine learning depende de la calidad de sus datos. Empecé con el conjunto público movielens que contiene 100000 valoraciones y un catálogo de películas hasta 2018. Separé dos fuentes principales: el catálogo de películas y las valoraciones de usuario. Convertí los ficheros a un formato procesable y los cargué en la base de datos de referencia. También aproveché capacidades de importación automática desde servicios comunes como S3, Postgres o MySQL para acelerar el proceso.

Enriquecimiento semántico

Para mejorar la búsqueda semántica añadí metadatos desde una API externa como IMDb: descripción, reparto, directores, guionistas, interés temático y fecha de estreno. Este paso permite consultas tipo Películas escritas por Paul Thomas Anderson y mejora la capacidad del modelo para relacionar texto con contenidos. El enriquecimiento transforma el catálogo en una fuente rica para búsqueda semántica y para alimentar embeddings y características de contenido.

Definición del modelo y configuración

Configuré el modelo con tres capas principales: conexiones a datasets, la consulta SQL para generar datos de entrenamiento y la definición del modelo que incluye la política de ranking y la configuración de inferencia. Con una única configuración se puede respaldar múltiples casos de uso: recomendaciones personalizadas, búsqueda semántica, ítems similares y rankings por categoría. Esto reduce complejidad y asegura coherencia entre resultados.

Frontend y experiencia de usuario

Desarrollé una interfaz con componentes como carruseles, buscador, fichas de película y secciones de similares. La app registra eventos de interacción de forma ligera para enviarlos al motor en tiempo real y así adaptar las recomendaciones rápidamente. Utilicé una arquitectura que permite mostrar metadatos junto a las recomendaciones para evitar viajes innecesarios al servidor y mejorar la latencia percibida por el usuario.

Casos de uso soportados por un mismo modelo

Personalización Para ti: un ranking condicionado por el identificador del usuario y por interacciones recientes que quizá no estén aún en el modelo entrenado, combinando exploración y explotación. Búsqueda semántica Usando consultas de texto para recuperar resultados relevantes sin sesgo de preferencias personales. Sección Personas también les gustaron Permitiendo pasar un id de película y obtener ítems similares. Filtros por género Generando carruseles personalizados filtrados por atributos como Action o Drama. Todas estas variantes se sirven desde la misma capa de ranking y recuperación.

Interacciones en tiempo real

Insertar eventos de usuario en el dataset de eventos permite mejorar el modelo de forma continua y alimentar métricas en tiempo real. Registrar clics y valoraciones transforma la experiencia en un bucle de retroalimentación que mantiene las recomendaciones frescas y relevantes.

Resultados y aprendizajes

Con esta aproximación construí un sistema de recomendación en tiempo real, listo para producción, sin necesidad de expertise profundo en machine learning ni de gestionar infraestructuras complejas. Un único modelo soporta ranking personalizado, búsqueda semántica y similitud de ítems, simplificando mantenimiento y coherencia.

Q2BSTUDIO y cómo podemos ayudarte

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Si tu objetivo es construir aplicaciones personalizadas y escalables consulta nuestra oferta de desarrollo de aplicaciones a medida en aplicaciones a medida y si quieres explorar proyectos de inteligencia artificial visita nuestra página de inteligencia artificial. También aseguramos la protección de tus soluciones mediante prácticas avanzadas de ciberseguridad y pentesting y desplegamos infraestructuras en los principales proveedores cloud para garantizar disponibilidad y escalabilidad.

Palabras clave y servicios

En resumen, los temas clave de este proyecto se alinean con aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y power bi. En Q2BSTUDIO transformamos ideas en productos reales y medibles, desde prototipo hasta producción, cuidando la seguridad, el rendimiento y la experiencia del usuario.

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