October 2021
Beginner to intermediate
416 pages
9h 3m
Korean
Content preview from 살아 움직이는 머신러닝 파이프라인 설계: 텐서플로와 함께하는 머신러닝 프로젝트 자동화
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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.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.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.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.
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살아 움직이는 머신러닝 파이프라인 설계
13.1.2
실제 세계의 피드백 루프
머신러닝 시스템에서 피드백 루프의 가장 익숙한 예는 모델의 예측이 고객에게 노출될 때 발생
합니다. 이는 모델이 특정 사용자와 가장 관련성이 높은 상위
k
개 선택 사항을 예측하는 추천
시스템에서 특히 일반적입니다. 보통 제품을 출시하기 전에 추천 시스템의 학습 데이터를 수집
하기는 어려워서 이런 시스템은 주로 사용자의 피드백에 크게 의존합니다. 넷플릭스의 영화 추
천 시스템(
https
://
oreil
.
ly
/
uX9Oo
)은 피드백 루프의 전형적인 예입니다. 사용자는 동영
상 추천을 받은 다음 예측을 평가하여 피드백을 제공합니다. 사용자가 더 많은 영화를 평가할
수록 자신의 취향에 더 가까운 추천을 받습니다.
원래 넷플릭스의 주력 사업은 우편으로
DVD
를 배송하는 것이었죠. 그 당시에는
5
점 만점의
별점 시스템을 이용해
DVD
등급을 수집했습니다. 이는 고객이 실제로
DVD
를 시청했음을 알
리는 신호입니다. 이 당시 넷플릭스는 명시적 피드백만 수집할 수 있었습니다. 하지만 온라인
스트리밍 영화 사업에 뛰어든 다음부터는 사용자가 추천받은 영화를 봤는지, 영화 전체를 봤는
지에 관한 암묵적 피드백도 모을 수 있었습니다. 넷플릭스는 등급 시스템을
5
점 만점의 별점에
서 더 단순한 좋아요/싫어요로 ...
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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.