이해도 테스트

추천 시스템을 사용하는 이유는 무엇인가요?

추천 엔진이 있으면 콘텐츠를 더 쉽게 탐색할 수 있습니다.

또한 훌륭한 추천 시스템은 사용자가 스스로 찾을 생각하지 못했던 항목을 찾도록 도와줍니다.

ML에 모든 것을 뿌려야 한다고 생각하죠.

그렇게 보일 수 있지만 실제로는 ML을 사용해야 할 훨씬 더 좋은 이유가 있습니다.

사용자를 스폰서 항목으로 안내하려고 합니다.

ML 솔루션을 사용하기에 좋은 이유는 아닙니다.

추천자 시스템의 기본 구성요소는 무엇인가요?

후보 생성, 채점, 순위 재지정

잘하셨습니다. 다음은 추천 시스템의 3가지 기본 구성요소입니다.

임베딩, 유사성 측정항목, 제공

이러한 요소는 추천 시스템과 관련되어 있지만 기본 구성요소는 아닙니다.

행렬 분해, DNN, 재순위

재순위는 구성요소이지만 행렬 분해와 DNN은 후보 생성기의 유형입니다.