소개

예상 과정 시간: 4시간

추천 시스템에 오신 것을 환영합니다. 이 과정은 추천 시스템에 관한 지식을 넓히고 행렬 분해와 심층신경망 등 추천에 사용되는 다양한 모델을 설명하기 위해 설계되었습니다.

목표:

• 추천 시스템의 목적을 설명합니다.
• 후보 생성, 점수 매기기, 재순위 등을 포함한 추천 시스템의 구성요소를 이해합니다.
• 임베딩을 사용하여 항목과 쿼리를 나타냅니다.
• 후보 생성에 사용되는 일반적인 기술을 보다 심도 있게 기술적으로 이해합니다.
• TensorFlow를 사용하여 추천에 사용되는 두 가지 모델인 행렬 분해와 소프트맥스를 개발합니다.

기본 요건

이 과정에서는 다음을 수행한다고 가정합니다.

• 오프라인 또는 자습용으로 머신러닝 단기집중과정을 완료했거나 이에 상응하는 지식을 보유하고 있습니다.
• 선형 대수 (내부 곱, 행렬 벡터 제품)에 대한 기본 지식
• TensorFlow 및 Pandas를 사용해 프로그래밍을 해 본 적이 약간 있어야 합니다.

감사합니다.