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02) 나도 이해한 추천시스템 알고리즘 _ 컨텐츠 기반 모델 References - [토크ON세미나] 추천시스템 분석 입문 0. 글 쓰기에 앞서 지난 포스팅에서는 추천시스템의 개요와 발전 과정에 대해 알아보았다. 01) 나도 이해한 추천시스템 알고리즘 _ 추천 시스템의 이해 References - [토크ON세미나] 추천시스템 분석 입문(https://www.youtube.com/watch?v=43gb7WK56Sk&t=138s) - https://rfriend.tistory.com/191 0. 글 쓰기에 앞서 데이콘 대회를 처음으로 참가하면서 추천시스템.. hyunsooworld.tistory.com 추천시스템은 크게 컨텐츠 기반 추천과 협업 필터링으로 구분 할 수 있는데, 이번 포스팅에서는 컨텐츠 기반 추천 모델에 대해 정리해보았다. 1. 컨텐츠 기반 모델 정의 .. 2022. 1. 27.
오토인코더(Autoencoder)가 뭐에요? - 3. This is AutoEncoder! - Reference Naver d2 이활석님의 '오토인코더의 모든것' Kaist Edward Choi 교수님의 Programming for AI(AI 504, Fall2020) Naver d2 이활석님의 '오토인코더의 모든것'과 Kaist Edward Choi 교수님의 AI 504 수업을 토대로 공부한 후 정리하였습니다. 0. 글 쓰기에 앞서 지난번 포스팅에서는 Neighborhood based training의 종류와 문제점에 대해 알아보았다. 또한 오토인코더의 등장 배경에 대해서 알아보았는데 이번 포스팅에서는 오토인코더의 구조와 학습 방법에 대해 조금 더 구체적으로 알아보자. (지난번 포스팅 -> 오토인코더(Autoencoder)가 뭐에요? - 2.Why AutoEncoder?) 오토인코더(Auto.. 2022. 1. 26.
오토인코더(Autoencoder)가 뭐에요? - 2.Why AutoEncoder? - Reference Naver d2 이활석님의 '오토인코더의 모든것' Kaist Edward Choi 교수님의 Programming for AI(AI 504, Fall2020) Naver d2 이활석님의 '오토인코더의 모든것'과 Kaist Edward Choi 교수님의 AI 504 수업을 토대로 공부한 후 정리하였습니다. 0. 글 쓰기에 앞서 지난번 포스팅에서는 오토인코더의 개념과 특징, 그 중에서도 가장 중요한 특징인 dimensionality reduction(차원축소)에 대해 정리했었다. 또한 차원의 저주를 피하기 위해 Manifold의 관점에서 오토인코더가 어떻게 차원축소를 하는지도 정리했었는데, 이번 포스팅에서는 오토인코더 말고도 Dimensionality Reduction, Density E.. 2022. 1. 25.
(그리디) 백준 2872번 _ 우리집엔 도서관이 있어 [Python] https://www.acmicpc.net/problem/2872 2872번: 우리집엔 도서관이 있어 상근이는 컴퓨터 공학의 일인자가 되기 위해 책을 매우 많이 구매했다. 하지만, 집에 책장이 없어서 책을 탑처럼 쌓아놓고 있다. 오늘은 오랜만에 상근이가 집에서 휴식을 취하는 날이다. 상근 www.acmicpc.net 내가 생각하는 그리디 알고리즘의 핵심 키워드는 "규칙"을 것이다. 이 문제는 책 배열 정리의 규칙을 찾는 것이 생각보다 어려워서 풀지 못했던 것 같다. 또한 책을 빼는 순서까지 고려했었는데 다시 생각해보니 순서는 고려할 필요가 없다. 중요한 것은 "몇 권의 책을 재배열해야 하냐"이고 순서는 어차피 정해져있기 때문에 재배열 해야 할 책의 권수가 곧 정답이 될 것이다. 두 가지 예시를 들어보면,.. 2022. 1. 25.
오토인코더(Autoencoder)가 뭐에요? - 1.Dimensionality reduction and Maninfold Learning - Reference Naver d2 이활석님의 '오토인코더의 모든것' Kaist Edward Choi 교수님의 Programming for AI(AI 504, Fall2020) Naver d2 이활석님의 '오토인코더의 모든것'과 Kaist Edward Choi 교수님의 AI 504 수업을 토대로 공부한 후 정리하였습니다. 0. 글 쓰기에 앞서 3주 전부터 해왔던 딥러닝 스터디에서 이해 안 되는 내용이 점점 많아지고 있다. 그중에서도 가장 먼저 나의 발목을 잡은 것은 오토인코더(Autoencoder)다. 파이토치는 물론이고 딥러닝 모델들이 처음인 나로서는 영어로 된 강의를 듣고 한 번에 모든 내용을 이해하는 것은 불가능했다. 이에 Class 4 : Autoencoder부터는 추가로 공부를 하며 내용을 정.. 2022. 1. 24.
01) 나도 이해한 추천시스템 알고리즘 _ 추천 시스템의 이해 References - [토크ON세미나] 추천시스템 분석 입문(https://www.youtube.com/watch?v=43gb7WK56Sk&t=138s) - https://rfriend.tistory.com/191 0. 글 쓰기에 앞서 데이콘 대회를 처음으로 참가하면서 추천시스템에 대한 공부를 해봤다. 참가한 대회는 "잡케어 추천 알고리즘 경진대회"로 추천 시스템과 관련된 대회였는데, 데이터를 보면 볼 수록 추천이라기 보단 예측에 가깝다고 느껴졌다. 그래도 추천 알고리즘은 한번 정리해보면 좋을 것 같아 SKpanet Tacademy의 추천시스템 분석 입문하기를 보며 공부 내용을 정리해보았다. 1. 추천 시스템 개요 정의 : 추천 시스템은 사용자(user)에게 상품(item)을 제안하는 소프트웨어 도구이.. 2022. 1. 22.

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