11주차 회고
이번주부터는 RecSys 기초 프로젝트가 시작되었다.
그동안 배웠던 내용도 기본적인 AI 지식을 쌓기 위해 꼭 필요한 내용이었다고 생각하지만, 드디어 본격적으로 RecSys 도메인 분야의 내용을 배우기 시작하니 확실히 전보다 설레는 것 같다.
다만 내용은 정말 재밌고 흥미로운 것들이 많았지만 일정이 너무 촉박해서 과제 제출을 위해 강의를 서둘러 듣다보니 내용을 잘 파악하지 못했다.
주말동안 강의 내용과 실습, 과제 코드들을 잘 숙지해봐야겠다.
주간 학습 내용
📍Recommender System과 평가 지표
📍연관 분석과 연관 규칙
📍콘텐츠 기반 추천 (TF-IDF, Cosine Similarity)
📍MBCF (SVD, MF)
📍Word2Vec과 Item2Vec, ANN
📍Recommender System with DL, MLP, AE
📍GNN, RNN
📍FM, FFM, GBM
다음주 목표
🚩WandB 사용, Log 관리 프로젝트에 적용해보기
