Sistemas Recomendadores para plataformas de música basados en espectrogramas

Ponente(s): Edgar Gerardo Rodríguez Rayón, Dr. Tomás Pérez Becerra

En el vasto mundo del streaming musical, los sistemas recomendadores son los guías invisibles que conectan a los oyentes con sus próximas canciones favoritas. Pero, ¿cómo logran estas plataformas entender nuestros gustos y predecir qué música nos encantará? La respuesta radica en la modelación matemática, la base teórica que impulsa estas tecnologías. En esta plática, exploraremos cómo conceptos matemáticos como los espacios métricos y las transformaciones dan vida a los sistemas recomendadores de música, analizaremos cómo se representan matemáticamente las canciones mediante espectrogramas y cómo las métricas de similitud transforman datos complejos en recomendaciones personalizadas.