[23.03.26] 잔디와 추천시스템

# 벌써 끝난 주말... 인턴 시작 전 마지막 휴식

 

1. 블로그 잔디깔기

오늘은 주말이니만큼 카페에 앉아 블로그 꾸미기부터 시작했다. 전부터 꼭 하고 싶었던 블로그에 캘린더 넣기를 시도했는데 그렇게 오래걸리지는 않았던 것 같다. (근데 왜 이제야 했지..?)

 

사실 티스토리를 사용하다보니 깃허브에는 있는 잔디깔기를 하지 못한다는게 제일 아쉬웠다. 그렇게 예쁘지 않은건 둘째치고 ㅎㅎ.. 아래의 블로그를 따라 달력 사이드바를 넣고 색깔만 내 맘대로 커스터마이징 하였다. 개인적으로는 나쁘지 않아 만족하고 있다 ㅎ

 

https://privet0840.tistory.com/entry/%ED%8B%B0%EC%8A%A4%ED%86%A0%EB%A6%AC%EC%97%90-%EB%8B%AC%EB%A0%A5-%EB%84%A3%EA%B8%B0-%EB%B8%94%EB%A1%9C%EA%B7%B8-%EA%B4%80%EB%A6%AC%EB%B0%A9%EB%B2%95

티스토리에 달력 넣기 - 블로그 관리방법

 

2. 추천 시스템

오늘의 공부는 내일 있을 추천 시스템 수업을 대비한 복습 겸 코드 실습이었다. Collaborative Filtering(협업 필터링), Matrix Factorization 방법으로 영화 평점 데이터 기반 추천을 하는 코드를 한줄 한줄 이해해가며 실행해 보았다. 수업을 들은지 조금 시간이 지나서일까 배웠던 내용이 새삼 새롭게 느껴져서 복습을 하길 잘한것 같다. 

 

전통적인 추천 시스템 방법뿐만 아니라 딥러닝 모델을 베이스로 한 추천시스템 모델 코드도 존재한다. NCF(Neural Collaborative Filtering) 모델이 그 대표적인 모델인데 keras 를 기반으로 NCF 모델을 구현한 코드를 교수님께서 주셔서 해당 코드를 돌려보며 공부해 보았다. 이론과 코드를 같이 보는 건 항상 어려워서 이해하는데 시간이 오래 걸렸던 것 같다. 특히 Negative Sampling이 이루어진 부분이 latent vector를 만드는 부분인지 이해가 안돼서 이 부분은 따로 질문 드려봐야 할 것 같다...

 

논문을 읽지는 않았어서 주말 푹 쉬었던 것 같고, 다시 내일부터 딥러닝 논문들과 친해지려 한다.