딥러닝(Deep Learning)29 [SKT AI 커리큘럼] 추천시스템 - 5. Collaborative Filtering SKT AI 커리큘럼 학습 내용 정리 출처 : T Learning Portal (https://sharedlp.sk.com) 5. 추천 기술 : ② Collaborative Filtering - 나뿐만 아니라 다른 소비자들이 이 아이템과 어떻게 Interaction하는지에 대한 정보를 중요하게 사용 사용자의 Feedback(Ratings)을 활용 1. Explicit Feedback : 사용자가 서비스를 사용한 뒤 명시적으로 표현 - 사용자가 명확한 시그널을 보내기 때문에 Valuable하다 - 추천을 위한 강력한 clue가 됨 - 획득이 어려움 ( Rating Matrix를 채우기 어렵 ) ex) 별점 or 평점을 남김 2. Implicit Feedback : 사용자의 의도와는 관계없이 제공받은 서비스.. 2022. 12. 21. 딥러닝 단어장 (계속 추가) 1. 퍼셉트론이란? : 다수의 신호를 입력받아 하나의 신호를 출력하는 알고리즘 2. MLP(Multi Layer Perceptron)란? : 퍼셉트론으로 이루어진 레이어를 쌓아 올린 형태로 구성되어 있는 모델 3. 역전파(Backpropagation)란? : 계산한 output과 정답 사이의 차이를 계산하여 MLP의 parameter를 update하는 과정 4. 활성함수(Activation Function)을 사용하는 이유는? : 선형 연산의 결과에 비선형성을 더해주기 위하여 5. 손실함수(Loss Function)란? : 신경망이 학습할 수 있도록 해주는 지표로 모델의 출력 값과 정답과의 차이(오차)를 의미한다. 6. 손실함수를 사용하는 이유는? : 미분 가능한 손실함수를 통해 Weight와 Bias를.. 2022. 12. 3. [SKT AI 커리큘럼] 추천시스템 - 4. Contents-based Methods SKT AI 커리큘럼 학습 내용 정리 출처 : T Learning Portal (https://sharedlp.sk.com) 4. 추천 기술 : ① Contents-based Methods - 추천 기술은 Contents-based, Collaborative Filtering, Hybrid 방식 3가지가 존재한다. - 사용자 A가 이전에 사용한 아이템을 기반으로 가장 유사한 아이템을 추천해주는 방식 Item Profile : Item을 표현하는 Feature들의 set ( Item을 가장 잘 표현하는 속성 정보 ) ex. 시놉시스, 장르, 감독, 배우 등등.. - 중요하게 생각하는 특정 feature에 대해서 가중치를 부여할 수 있다. - 일반적으로 Vector 형태로 Representation되고 각각.. 2022. 11. 11. [SKT AI 커리큘럼] 추천시스템 - 1, 2, 3 SKT AI 커리큘럼 학습 내용 정리 출처 : T Learning Portal (https://sharedlp.sk.com) 1. 추천이란? - 추천할 대상과 추천하는 대상에 대한 이해를 하는 과정 (Preference, Decision Making, Discovery) ex) E-commerce, Media Contents - 추천은 검색이 아니다. 검색 (Explicit Request), 추천(Implicit Request) -> 사용자의 의도에서 차이 有 2. 추천 시스템이란? : Systems that Help users Discover items they may Like 사용자가 좋아할지도 모르는 Contents를 뽑는 방법 두가지 (1) Prediction Problem - User의 Pref.. 2022. 11. 2. [D&A Conference Session] GPT 이해하기 GPT (Generative Pre-Training of a Language Model) https://jalammar.github.io/illustrated-gpt2/?fbclid=IwAR1XE7gqs_m6oK__ugnIZbQRj-xjhBIMY24utFQs9fLjGw8-spau0BaKL6M The Illustrated GPT-2 (Visualizing Transformer Language Models) Discussions: Hacker News (64 points, 3 comments), Reddit r/MachineLearning (219 points, 18 comments) Translations: Simplified Chinese, French, Korean, Russian Th.. 2022. 8. 8. [D&A Conference Session] StyleGAN 이해하기 StyleGAN ( A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks ) https://blog.promedius.ai/stylegan_1/ [GAN 시리즈] StyleGAN 논문 리뷰 -1편 StyleGAN은 PGGAN 구조에서 Style transfer 개념을 적용하여 generator architetcture를 재구성 한 논문입니다. 그로 인하여 PGGAN에서 불가능 했던 style을 scale-specific control이 가능하게 되었습니다. blog.promedius.ai https://airsbigdata.tistory.com/217 [논문 리뷰] StyleGAN: A Style-Based Ge.. 2022. 7. 15. 이전 1 2 3 4 5 다음
