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[Lean Analytics] 다양한 지표들 정리 & 생각

데이터 분석을 하다보면 여러 지표를 만나게 된다.KPI로 쓰이는 지표를 선택할 수 있는 정도 였지만 Lean Analytics 라는 책에서 다양한 지표들이 가지는 의미와 그 지표를 가지고 어떤일을 할 수 있는지 정리해 놓은 부분이 있는데 실제로 적용해볼 만한 개념도 많

2022년 9월 10일
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[프로그래머스] 위장 - Python

문제링크https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42578?language=python3

2022년 8월 22일
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[프로그래머스]2018 KAKAO BLIND RECRUITMENT [3차] n진수 게임 - Python

문제 링크https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/17687주의해야할 점은 t가 0~t까지가 아니라 튜브가 몇번 말해야하는지를 나타내는 변수이다!!(이것 때문에 30분을 삽질함...)n진수로 바꾸는

2022년 7월 25일
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[LeetCode] SameTree? - Python

문제링크https://leetcode.com/problems/same-tree/이진 트리가 2개 주어졌을 때 같은 트리인지 판별하세요.재귀적으로 트리순회조건이 맞지 않으면 False , 조건이 맞으면 True 반환

2022년 7월 25일
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부스트캠프 Week 10 회고(level 2 Ustage)

3/21 최종 프로젝트 아이디어 : 데이터의 순환 , 숨겨진 시간을 찾아서, 추천을 오프라인처럼 vscode - ssh 서버 연동 - 협업을 위한 git 코드 연동 피어세션 : loss vs cost vs object 의 이해 / compatibility functio

2022년 3월 28일
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[RecSys] DeepCTR 1 - Wide & Deep

현실의 CTR 데이터(주로 광고 데이터)는 기존의 선형 모델로 예측하는 데에는 한계가 있다.그 이유는 CTR 데이터는 Highly Sparse 하고 super high-dimensional features 로 이루어져있져 있고, 각 feature간의 관계가 highly

2022년 3월 20일
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[RecSys] Context-aware Recommendation (FM;Factorization Machines, Field-aware FM)

FM : Factorization Machines Factorization Machines 논문이 나올당시 많이 사용했던 SVM 과 MF 같은 Factorization 모델의 장점을 결합한 Factorization Machine을 처음 소개한 논문이다. 등장배경 딥러

2022년 3월 20일
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[RecSys] Context-aware Recommendation 개념

이 글에서는 컨텍스트 기반 추천(Context-aware Recommendation, CAR)이 앞에서 다룬 협업필터링과 어떻게 다른지 이해하고, 이것이 어떠한 양상으로 발전해 왔는지 알아보도록 하자.지난 글까지 우리가 추천에 사용한 데이터는 3가지이다.유저 id 정보

2022년 3월 19일
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부스트캠프 Week 9 회고(level 2 Ustage)

3/14 추천 시스템 강의 수강 및 정리 : Graph Neural Network, NGCF, GRU4Rec 공고분석발표 및 토론 : 리디, 요기요, 마이리얼 트립, 티빙, 무신사, 옴니어스 3/15 추천 시스템 강의 정리 : ANN, NGCF, LightGCF,

2022년 3월 18일
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[RecSys] 추천을 위한 MAB(Multi-Armed Bandit) - 심화 알고리즘(Thompson sampling, LinUCB)

이번에는 이전글에서 다룬 Epsilon-Greedy나 UCB보다 발전된 기법으로 현업에서 자주 사용되는 MBA 알고리즘인 Thompson sampling과 LinUCB를 알아보자.Thompson Samping은 주어진 K개의 action에 해당하는 확률 분포를 구하는

2022년 3월 18일
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[RecSys] 추천을 위한 MAB(Multi-Armed Bandit) - 개념과 기초 알고리즘(Greedy, Epsilon, UCB)

※ Bandit의 개념은 원래 강화학습의 기초개념이지만, 간단하게 구현되기 때문에 현업에서도 종종 쓰인다.MAB(Multi-Armed Bandit)가 추천시스템에 어떻게 적용되는지 알아보기 위해 우선 MAB가 무엇인지 알아보자.카지노에 있는 슬릇머신을 생각해 보자.슬릇

2022년 3월 18일
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[RecSys] Recommender System with RNN(GRU 4 Rec)

이 글은 부스트캠프 AI Tech 3기 강의를 듣고 정리한 글입니다.이전까지 다뤄왔던 추천모델들은 유저의 Sequence를 고려하지 않은 모델들이었다.실제 상황에서 유저의 선호도는 고정되지 않고 시간에 따라 달라지게 된다. 즉 추천 모델에서 해결해야할 문제는 단순 선호

2022년 3월 17일
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[RecSys] Recommender System with GNN 2 (NGCF : Neural Graph Collaborative Filtering, Light GCN)

이 글은 부스트캠프 AI Tech 3기 강의를 듣고 정리한 글입니다. Neural Graph Collaborative Filtering 논문 링크

2022년 3월 15일
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[RecSys] ANN : Approximate Nearest Neighbor 기법

ANN의 필요성 Nearest Neighbor ANNOY 기타 ANN 기법 Hierarchical Navigable Small World Graphs (HNSW) Inverted File Index (IVF) Product Quantization - Compr

2022년 3월 15일
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부스트캠프 Week 8 회고(level 2 Ustage)

3/7 Level2가 시작된 첫날 추천시스템의 metric 방법 metric, 고전 추천 방법론, 3/8 추천시스템의 가장 대표적인 방법인 Collaborativce Filtering 을 학습하고 CF의 문제점인 sparcity, scalability 를 어느정도

2022년 3월 14일
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[RecSys] Recommender System with GNN 1 (GNN 기본개념)

이 글은 부스트캠프 AI Tech 3기 강의를 듣고 정리한 글입니다.Graph Neural Network 를 알아보기 전에 Graph란 무엇인지 간단하게 알아보자.Graph란 꼭지점(Node)들과 그 노드들을 잇는 변(Edge)들을 모아 구성한 자료구조로 연결되어 있는

2022년 3월 14일
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[RecSys] Recommender Sysyem with Deep Learning 2 (AutoRec, CDAE)

이 글은 부스트캠프 AI Tech 3기 강의를 듣고 정리한 글입니다.AutoEncoder를 Collaborative Filtering 에 적용하여 기본 CF모델에 비해 Representation과 Complexity 측면에서 좋은 성능을 보인 논문이다. AutoRec은

2022년 3월 14일
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[RecSys] Recommender Sysyem with Deep Learning 1 (NCF, YouTube Rec)

이 글은 부스트캠프 AI Tech 3기 강의를 듣고 정리한 글입니다. Recsys에서 딥러닝을 활용하는 이유 추천시스템에서 딥러닝을 활용하는 이유를 알아보자. Nonlinear Transformation Deep Neural Network는 데이터의 비선형성을 효

2022년 3월 14일
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[RecSys] Item2Vec

이 글은 부스트캠프 AI Tech 3기 강의를 듣고 정리한 글입니다. Word2Vec Item2Vec은 워드 임베딩의 대표적인 방법론은 Word2Vec의 아이디어를 차용한 것이다. 따라서 Word2Vec의 원리를 먼저 알아보자. Item2Vec

2022년 3월 13일
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[RecSys] MF : Matrix Facotrization

SVD는 선형대수학에서 차원축소 기법으로 쓰이는 것으로 추천시스템에서는 Rating Matrix에 대해 유저와 아이템의 잠재요인을 포함할 수 있는 행렬로 분해한다.SVD 종류와 방법대표값을 모두 사용Full SVD : $R = U\\sum V^T$대표값으로 사용될 K개

2022년 3월 12일
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