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yooyeri

Short Review⏰ Day4 [TIL] 오늘은 시장조사, 포지셔닝, 퍼플오션, 대안재를 통해 제품 전략을 계획하는 방법을 예시를 통해 배웠다. 사실 퍼플오션이라는 키워드를 들었을 때 반가웠다. 이전 프로젝트에서 적용했던 부분이기 때문이다. 하지만 퍼플오션에서 이어지는 대안재는 생소한 개념이었다. 오늘의 과제에서도 이 대안재를 다루고 있기 때문에 짧게 정리해보자! >대안재는 기존의 제품의 문제를 해결하기 위해 사람들이 사용하고 있는 또 다른 제품 대안재(Alternative) 개념을 활용하면 아이데이션(Ideation)이 쉬워진다. 퍼플오션 전략을 사용할 수 있는 좋은 방법! Lesson In

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Short Review⏰ PMB 3일차 오늘은 제품 성공을 위한 전략적 사고 방식과 좋은 제품 전략을 수립하는 방법에 대해 공부했다. W1D2에서 부터 헷갈렷던 Mission, Vision의 개념이 나와 짧게 정리하고 넘어가려 한다. Mission, Vision은 나한테는 구분이 모호한 개념이었다. 이번 강의를 통해 명확하게 구분짓게 되었다. 쉽게말해 미션은 ~을 통해서, 비전은 ~가 될꺼야로 표현할 수 있다는 강의를 듣고 와닿았다. 아래 내용을 잊지말자! >미션은 현재 시점에서, 업의 본질/ 정체성/존재의 의미/사명 등 ‘해야만 하는 일’에 대해 서술한 것! 비전은 미래 특정 시점에 꿈/목표/지향점 등 ‘달성코자 하는 수준’에 대해 서술한 것! Lesson Insight🪄

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[참고 자료 및 사이트]해당 강의는 실용주의 프로그래머 님의 python django tutorial 강좌를 보고 작성했다.https://www.youtube.com/playlist?list=PLQFurmxCuZ2RVfilzQB5rCGWuODBf4QjoJet-brain .gitignore 코드https://github.com/github/gitignore/blob/main/Global/JetBrains.gitignoredjango-environ 라이브러리https://django-environ.readthedocs.io/en/latest/ 🔧 주요 코드 > 가상환경 생성 python -m venv venv Git Bash 가상환경 실행 source venv/Scritps/activate로 가상환경 실행하기 프로젝트 생성 django-admin startproject prag

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🫧 Pinterest Goal 🚩 화면이 켜지면 3초 동안 로딩 후에 사진들이 표시되게 하기 사용한 문법 및 위젯 initState() GridView.builder TextField Map TextField에 입력하고 엔터치면 submit 되는 효과 주기

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솔직히 바로 이전에 다룬 GraphSAGE와 매우 비슷한 구조를 가지고 있고, 다르다면 Loss와 이분그래프를 이용한 노드 Embedding, 중요도를 이용한 Random Sampling, 중요도를 활용한 Agreegate 정도라고 생각됨 INTRODUCTION 본 논문은 Pinterest의 Contents인 pin-board를, 이분그래프로 나타내어 Pin의 Embedding을 구하는 PinSage 알고리즘에 대한 논문임 Graph Convolutional Network의 핵심은 NN을 사용해서 주변 노드의 정보를 반복적으로 aggregate하는 것임(위 그림) 즉, convolution과 feature information을 aggregate하는 Layer를 여러개 쌓은 모델이 바로 Gr

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INTRODUCTION Pinterest는 2억 명이 넘는 유저에게 30억 개가 넘는 아이템을 실시간으로 개인화된 추천을 해주는 것이 주요 목표이다. 많은 아이템을 실시간으로 추천해줄때 1초 이상의 시간이 걸릴 수 있는데, 사용자들에게 1초는 매우 오랜 시간 일 수 있다.(모델의 인퍼런스 타임을 단축시키는 것이 중요하다는 것) 그래서 기다리는 시간을 단축 시키기 위해서 Pinterest는 배치 서빙을 하려 했지만, 이 방법은 시간과 리소스의 낭비가 발생할 수 있기 때문에 사용하지 않았다.(실제 사용자보다 사용하지 않는 사용자의 수가 많기 때문에 의미 없는 계산이 일어남) 이런 문제를 해결하기 위해서 Pinterest가 제안한 모델이 바로 a scalable real-time graph-based recommendation system인 Pixie이다. Pinterest는 pin(개인이 저장한 이미지, 하나의 board에 속할 수 있음)과 board(pin의 집합

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PinText pinterest 에서 19년에 kdd에 냈던 논문. https://dl.acm.org/doi/10.1145/3292500.3330671 Abstract bert 등의 pretrained model 은 산업환경에 맞지 않다며, 새로운 방법의 multitask text embedding solution을 제안함. word level semantic vectors 생성함. 이때 randomly sampled background 에 비해 positive engagement pair 에 더 큰 similarity 를 주도록 강제해서 학습하는 방식 Introduction pin, user text - pin's title, description, board name, url을 데이터로 이용 원하는 result - _**text embedding하고 word level embedding vector 를 average 해서 pin,

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1. 개요 웹페이지에서 정보를 잘 표현해 주기 위해서 엘리먼트의 효율적인 배치는 매우 중요하다. 중요한 정보는 위에 덜 중요한 정보는 밑으로 배치를 하며 비슷한 중요도를 가지는 내용은 가로로 나란히 배치하기도 합니다. 이러한 배치를 하는 작업 또는 배치된 상태를 레이아웃이라고 부른다. 일반적으로 UI/UX 디자이너에 의해서 레이아웃이 정해지면 퍼블리셔나 웹 개발자가 해당 레이아웃을 코드로 구현하게 되는데 요즘 웹은 워낙 다양한 정보를 표현해 줘야 하기 때문에 상황에 맞는 적절한 레이아웃 선택은 UI/UX 디자인에 있어서 굉장히 중요하다. 여러 가지 레이아웃 중 flex, grid를 활용하여 masonry 레이아웃을 구현하는 방법에 대하 기록하려고 한다. 2. Masonry Layout? masonry이라는 단어가 다소 생소하게 느껴질 수도 있는데 '석조', '돌쌓기'라는 뜻을 가지고 있다. 벽돌을 가지고 담을 만들때 각각의 돌의 크기가 일정하지 않을 때에는 그림의