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Recommender System with Deep Learning (1)
1. Deep Learning 2. 다층 퍼셉트론 (multi-layer perceptron), MLP 1. Deep Learning 딥러닝의 장점 Nonlinear Transform : 데이터가 가진 비선형의 특징을 효과적으로 나타내고 모델링할 수 있다. -
Recommender system (5)
(1) 개요(2) 학습 방법(1) 개요(2) 학습 과정(1) 개요임베딩 (Embedding) : 주어진 데이터를 그보다 낮은 차원의 벡터로 만들어 표현하는 방법Sparse Representation : 아이템의 전체 수와 차원의 수가 같음, one-hot encodin
Recommender System (4)
모델 기반 협업 필터링 (Model Based Collaborative Filtering, MBCF) : 단순히 항목간의 유사성만을 비교하는 것이 아닌 데이터에 내재한 패턴을 이용해 추천하는 CF 기법 \-> 데이터에 숨겨져 있는 유저-아이템 관계의 잠재적 패턴을 찾아
Recommender System (3)
협업 필터링 (Collaborative Filtering, CF) : 많은 유저들로부터 얻은 아이템의 기호 정보를 이용해 유저의 관심사를 예측하는 방법, 아이템이 가진 성능은 활용하지 않는다.NEighborhood-based Collaborative Filtering
Recommender System (2)
유저가 상품을 구매하는 하나의 연속된 거래 안에서 그 아이템 사이의 규칙을 찾기 위한 분석연관 규칙규칙 : IF(condition) THEN(result), {condition} -> {result}연관 규칙 : IF(antecedent) THEN(consequent)
Recommender System (1)
1) 개요 2) 사용 데이터 3) 목적 1)개요 2)Offline Test 3)Online Test유저의 아이템 소비 방식\-> 검색 : 키워드 (query) 사용, 이렇게 아이템을 소비하는 방식을 pool 방식이라고 한다. 반대로 추천하는 방식은 'push' 라
[부스트캠프 AI] 3주차 회고
벌써 3주차를 마무리 할 시간이 왔습니다. 월요일 연휴가 있던 만큼, 체감상 이번주는 빠르게 지나갔습니다. 이번주는 본격적으로 파이토치를 활용해, 다양한 종류의 딥러닝 모델을 제작하고 동일한 데이터 셋을 이용해 training/inference 를 했습니다.Pytorc
[부스트캠프 AI] 2주차 회고
벌써 네이버 부스트캠프 AI Tech의 2주차가 마무리 되었습니다. 무엇을 했을까? Pytorch 사용법 팀 문화 만들기 매일매일 코딩테스트 스터디 과제에 대한 코드리뷰 아쉬운 점
[Boostcamp AI Tech] Bag of Words & Word Embeddding
Bag of Words & Word Embeddding
두런두런 후기
블로그를 이렇게 공개하게 될 줄은... 부스트캠프에 참여하면서 배우는 내용을 정리하거나, 어떤 에러와 마주했고 어떻게 해결했나 하는 것 두런두런 시간에 무슨 내용을 배우나 부캠에서 챙겨가야 할 내용들 멘탈관리 진로의 해상도를 높이는 다양한 설명과 자료들 엄청난 책추천
[Boostcamp AI Tech] Level2 P-Stage DKT 대회 회고
[Boostcamp AI Tech] Level2 P-Stage DKT 대회 회고