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[boostcamp] AI Tech 5기 (NLP) 전체 기간 회고
부스트캠프 AI Tech NLP 트랙 캠퍼로 참여했던 지난 다섯 달에 대한 회고
MRC 베이스라인 뜯어보기(train.py)
이번의 역대급 난이도의 베이스라인 코드,,, 팀원분들이 PL로 이식하려고 시도 중이신데 엄청 어려움을 겪고 계시고, 나도 대충은 알겠는데 자세히는 모르겠어서 처음이자 마지막으로 코드를 뜯어볼 예정. 뭔가 코드 구조가 일반적인 Pytorch Template과도 많이 다르

Recommender System with Deep Learning (1)
1. Deep Learning 2. 다층 퍼셉트론 (multi-layer perceptron), MLP 1. Deep Learning 딥러닝의 장점 Nonlinear Transform : 데이터가 가진 비선형의 특징을 효과적으로 나타내고 모델링할 수 있다. -

Recommender system (5)
(1) 개요(2) 학습 방법(1) 개요(2) 학습 과정(1) 개요임베딩 (Embedding) : 주어진 데이터를 그보다 낮은 차원의 벡터로 만들어 표현하는 방법Sparse Representation : 아이템의 전체 수와 차원의 수가 같음, one-hot encodin

Recommender System (4)
모델 기반 협업 필터링 (Model Based Collaborative Filtering, MBCF) : 단순히 항목간의 유사성만을 비교하는 것이 아닌 데이터에 내재한 패턴을 이용해 추천하는 CF 기법 \-> 데이터에 숨겨져 있는 유저-아이템 관계의 잠재적 패턴을 찾아
Recommender System (3)
협업 필터링 (Collaborative Filtering, CF) : 많은 유저들로부터 얻은 아이템의 기호 정보를 이용해 유저의 관심사를 예측하는 방법, 아이템이 가진 성능은 활용하지 않는다.NEighborhood-based Collaborative Filtering
Recommender System (2)
유저가 상품을 구매하는 하나의 연속된 거래 안에서 그 아이템 사이의 규칙을 찾기 위한 분석연관 규칙규칙 : IF(condition) THEN(result), {condition} -> {result}연관 규칙 : IF(antecedent) THEN(consequent)
Recommender System (1)
1) 개요 2) 사용 데이터 3) 목적 1)개요 2)Offline Test 3)Online Test유저의 아이템 소비 방식\-> 검색 : 키워드 (query) 사용, 이렇게 아이템을 소비하는 방식을 pool 방식이라고 한다. 반대로 추천하는 방식은 'push' 라

[Boostcamp AI Tech] Bag of Words & Word Embeddding
Bag of Words & Word Embeddding
두런두런 후기
블로그를 이렇게 공개하게 될 줄은... 부스트캠프에 참여하면서 배우는 내용을 정리하거나, 어떤 에러와 마주했고 어떻게 해결했나 하는 것 두런두런 시간에 무슨 내용을 배우나 부캠에서 챙겨가야 할 내용들 멘탈관리 진로의 해상도를 높이는 다양한 설명과 자료들 엄청난 책추천

[Boostcamp AI Tech] Level2 P-Stage DKT 대회 회고
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[Boostcamp AI Tech] Level2 P-Stage 영화 추천 대회 회고
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추천 시스템의 평가 지표와 인기도 기반 추천
[부스트캠프 AI Tech] Recsys (01강) 추천 시스템 Basic 1 - (2) 추천 시스템의 평가 지표와 인기도 기반 추천

[Boostcamp AI Tech] Bandit for Recommendation
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[Boostcamp AI Tech] Context-aware Recommendation
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