Recommendation System

추천 시스템은 우리가 매일 사용하는 대부분의 플랫폼에서 사용된다. 예를 들어:Amazon 홈페이지에서의 맞춤형 제품 추천핀터레스트 피드에 트렌드와 검색 기록을 바탕으로 한 핀넷플릭스의 나의 취향 및 인기 영화를 바탕으로 한 영화 추천 여기서는 Netflix 영화 추천

Grokking the Machine Learning Interview Recommendation System (2) Metrics 추천 시스템의 성능을 판단하는 데 사용되는 온라인 및 오프라인 지표를 살펴본다. 측정항목(메트릭)유형 온라인 지표 참여율

대규모 영화 데이터에서는 다단계 순위 문제로 최상의 추천을 생성하는 것을 고려하는 것이 합리적이다. 그 이유는 우리가 선택할 수 있는 영화가 너무나 많기 때문에 개인화된 추천을 제공하려면 복잡한 모델이 필요하다.그러나 복잡한 모델을 전체 말뭉치(코퍼스)에서 실행하려고

추천 후보 생성 및 순위 모델을 위한 피처 엔지니어링영화 추천 플랫폼에서 피처 엔지니어링 프로세스를 시작하려면 먼저 영화/쇼 추천 프로세스의 주요 요소를 식별한다. (1) 로그인한 사용자(2) 영화/쇼 콘텐츠(3) 상황(예: 계절, 시간 등)<그림> 미디어 추천

Grokking the Machine Learning Interview - Recommendation System 5. Candidate Generation 추천 후보자 생성 기술 협업 필터링 (Collaborative filtering) 방법 1:

암시적(Implicit)인 사용자 피드백과 관련하여 추천 작업을 위한 훈련 데이터를 생성하는 과정과 관련된 내용이다. 훈련 예시 생성긍정적인 훈련 사례와 부정적인 훈련 사례의 균형가중치 훈련 예시학습 테스트 분할등의 순서로 언급하겠다. 이전 포스팅에서 언급한 바 있는데

추천 시스템의 모델링 옵션을 살펴본다.접근 방식 1: 로지스틱 회귀 또는 랜덤 포레스트접근 방식 2: 희소 및 밀집 피처를 사용한 Deep NN (딥러닝 뉴럴 네트워크)네트워크 구조순위 재지정순위 모델은 우리가 논의한 다양한 추천 후보 생성 소스에서 최고의 후보를 선택