아래는 추천시스템에 대해 알고 싶어 서울대학교 융합과학기술대학원 서봉원 교수님의 라는 글을 읽고 정리 한 것 입니다. 추천 시스템 사용자가 선호할 만한 아이템을 추측함으로써 여러 가지 항목 중 사용자에게 적합한 특정 항목을 선택(informaiton filtering)하여 제공하는 시스템. 추천 시스템 종류 협업 필터링(Collaborative filtering) 대규모의 기존 사용자 행동 정보를 분석하여 해당 사용자와 비슷한 성향의 사용자들이 기존에 좋아했던 항목을 추천하는 기술 - 사용자의 행동 기록을 이용 결과가 직관적, 항목의 구체적인 내용을 분석할 필요가 없다는 장점 비슷한 패턴을 가진 사용자나 항목을 추출하는 기술이 핵심 - 행렬분해(Matrix Factorization), k-최근접 이웃 알고리즘(k-Nearest Neighbor algorithm;kNN) 등 콜드 스타트(Cold Start): - 기존의 자료가 필요한 바, 기존에 없던 새로운 항목이 추가되는 경우…

머신러닝 3주차 Homework ❓ 문제 손으로 쓴 0~9 숫자 이미지 데이터셋으로 딥러닝(Deep Laerning) 모델 구현하기 1. 필요한 데이터셋 다운 및 패키지 import 2. 트레이닝 & 검증 데이터셋 Dataframe 만들어주기 3. 트레이닝 데이터셋 Output 결과값(숫자별) 갯수 확인 4. 트레이닝 & 검증 데이터셋 입력값과 출력값 분리 5. 트레이닝셋의 데이터를 이미지로 출력 해보자 이거 너무 신기하다! 한 데이터씩 784개(28 x 28)의 픽셀 컬러값을 가지고 있다. 요걸 matplotlib 을 이용해 그려주면 위와 같이 숫자가 보인다. 즉, 숫자 이미지 -> 각 픽셀의 컬러 값으로 데이터화. 이미지를 데이터화 한 것도 또 그 데이터를 간단한 함수로 이미지를 볼수 있는 게 정말 신기하다. 6. 출력값(0~9)을 One-hot encoding 데이터로 변환 컴퓨터가 좋아하는 0과1로 이루어진 벡터로 데이터를 구별해준다. 0 -> [1, 0, 0, 0, 0…

머신러닝 1주차 Homework ❓ 문제 연차-연봉 데이터셋으로 선형회귀(Linear regression) 모델 구현하기 ❗️ Hint Learning rate(lr)를 바꾸면서 실험 Optimizer를 바꾸면서 실험 손실함수(loss)를 mean_absolute_error로 바꿔서 실험 1. 나의 캐글 정보 세팅하기 나의 캐글 정보를 세팅을 해야 캐글에서 원하는 데이터셋을 다운 받을 수 있다. 2. Dataset 다운로드 원하는 데이터셋을 다운 받은 후 압축을 풀어준다. Colab에서 맨 앞에 를 붙여주면 리눅스 명령을 할 수 있다. 3. 필요한 라이브러리 import tensorflow & keras TensorFlow is an end-to-end open source platform for machine learning. Keras is a deep learning API written in Python, running on top of the machine learning …