September 2024
Beginner to intermediate
364 pages
8h 27m
Korean
Content preview from 머신러닝 인터뷰 실무 가이드
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머신러닝 인터뷰 실무 가이드
협업 필터링 요약
협업 필터링
Collaborative
filtering
은 추천 시스템에서 대표적으로 사용되는 기술입니다. ‘협업 필터
링’이라는 용어는 다수의 사용자 및 항목에(협업 ) 대한 선호도 데이터를 활용하여 단일 사용
자에게 (필터링 ) 추천을 제공한다는 점에서 유래했습니다. 이 기법은 유사한 기호를 가진 사
람들이 아직 접하지 못한 새로운 제품에 대해서도 비슷한 취향을 가질 수 있다는 가정에 기반
합니다. 따라서, 이 알고리즘은 유사한 사용자들이 좋아할 만한 새로운 항목을 추천합니다.
협업 필터링 기법에는 크게 두 가지 유형이 있습니다. 바로 사용자 기반과 항목 기반 협업 필
터링입니다. 사용자 기반 협업 필터링
User
-
based
Collaborative
filtering
은 유사한 관심사와 선호도를 가
진 사용자를 식별한 후, 그들이 이전에 발견하지 못한 제품이나 항목을 각각의 유사한 사용
자들에게 추천합니다. ‘유사한’ 사용자는 행렬 분해와 같은 머신러닝 알고리즘을 사용하여 계
산됩니다. 관련 내용은 이 장의 후반부에서 다시 다루겠습니다. 항목 기반 협업 필터링
Item
-
based
collaborative
filtering
은 사용자 평가나 사용자 상호작용에 기반하여 서로 유사한 항목을 식별합
니다. 사용자가 이전에 유사한 항목을 좋아했다면, 협업 필터링 알고리즘에 의해 해당 항목
이 추천됩니다.
명시적 및 암시적 평가 요약
사용자 기반 및 항목 기반 협업 필터링에 있어서 일반적으로 사용자의 평가와
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O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.Julian F.
I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.