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[RecSys] 3-2. 추천 시스템 Basic - TF-IDF인공지능/부스트캠프 Ai Tech 2022. 3. 11. 18:11
In [1]: from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("")) 추천 시스템의 기법¶ 새로 적용한 추천 시스템/모델의 성능 평가는 어떻게 해야하는가? TF-IDF를 활용한 컨텐츠 기반 추천¶ 유저가 흥미 있어하는 아이템과 유사한 아이템을 추천해주는 방식 장점 유저에게 추천 할 때 다른 유저의 데이터 필요하지 않음 새로운 아이템 혹은 인기도가 낮은 아이템을 추천할 수 있음 추천아이템에 대한 설명(왜 이걸 추천해줬는지)이 가능 단점 아이템에게 적합한 피처(비정형 데이터의 경우)를 찾기가 어려움 똑같은 아이템만 계속 나올 수 있음(overspecialization) 다른 유저의 데이터를 활용할 수 없음 TF-IDF(Term Frequency -..
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[RecSys] 3-1. 추천 시스템 Basic - 추천 시스템 기법과 연관분석인공지능/부스트캠프 Ai Tech 2022. 3. 10. 14:15
In [1]: from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("")) 추천 시스템의 기법¶ 새로 적용한 추천 시스템/모델의 성능 평가는 어떻게 해야하는가? 연관 분석¶ 연관 규칙 분석과 탐색 알고리즘을 알아보자. 연관 규칙 분석(Association Rule Analysis, Association Rule Mining)¶ 흔히 장바구니 분석이나 서열 분석으로 불린다. 상품의 구매, 조회 등 하나의 연속된 거래들 사이의 규칙을 발견하기 위해 적용한다. 주어진 transaction(거래) 데이터에 대해 하나의 상품이 등장하면 다른 상품이 같이 등장하는 규칙을 찾는 것이다. 연관 규칙과 Itemset¶ 규칙 : IF (condition) THEN (..
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[RecSys] 2. 추천시스템 Basic - 평가지표와 인기도 기반 추천인공지능/부스트캠프 Ai Tech 2022. 3. 10. 14:03
In [1]: from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("")) 추천 시스템의 평가 지표¶ 새로 적용한 추천 시스템/모델의 성능 평가는 어떻게 해야하는가? 비즈니스 / 서비스 관점¶ 추천 시스템 적용으로 인해 매출, PV(Page View)의 증가 추천 아이템으로 유저의 CTR 상승 품질 관점¶ 연관성(Relevance) : 추천된 아이템이 유저에게 관련이 있는가? 다양성(Diversity) : 추천된 Top-K 아이템에 얼마나 다양한 아이템이 추천되는가? 새로움(Novelty) : 얼마나 새로운 아이템이 추천되고 있는가? 참신함(Serendipity) : 유저가 기대하지 못한 뜻밖의 아이템이 추천되는가? Offline Test¶ 새로운 ..
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[RecSys] 1. 추천시스템 Basic - 추천시스템이란인공지능/부스트캠프 Ai Tech 2022. 3. 10. 13:58
In [1]: from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("")) 추천시스템이란¶ 유저는 검색과 Query를 통해 원하는 아이템을 가져오게(Pull)된다. 이것과 다르게 추천시스템은 유저가 원하는 바를 검색하기전에 보여주게(Push) 된다. 추천 시스템은 유저도 잘 모르는 것들을 추천하게 된다. 추천시스템의 필요성¶ 과거와는 달리 현대에는 다양한 상품과 컨텐츠가 너무 많고, 유저 스스로가 무엇을 원하는지 알지 못할 수도 있으며, 어떤 키워드로 검색해야 하는지 모를 수도 있다. 평소에 내가 원하는 추천시스템의 방향성이 이러한 것들이 였는데, 추천시스템의 필요성으로 언급되어서 강의를 들으면서 조금 놀랐다. Long-Tail Recommendat..
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torch 모델 로드시 오류CS/파이썬 2022. 2. 26. 20:43
torchvision 모델을 주피터랩에서 불러올때 아래와 같은 오류가 떴다. ImportError: IProgress not found... 솰라솰라 친절하게 에러메시지에 해결을 위한 링크가 아래와 같이 있었다. https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/user_install.html # pip 사용시 pip install ipywidgets jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension # conda 사용시 conda install -c conda-forge ipywidgets 그 후 주피터랩을 재실행해주면 해결!
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[Ai-Services] Docker인공지능/부스트캠프 Ai Tech 2022. 2. 21. 10:58
On-premises : 서버실을 직접 사내에 운영하는 경우, 인트라넷 Cloud Platform : 서버를 외주로 사용(AWS, GCP, KT, etc..) Orchestration : 여러 서버를 관리해주는 것 Docker Terms Docker Engine(Docker Daemon, Core): 자동차의 엔진과 같이 도커의 전체적인 운영을 담당 Docker Machine : 컨테이너들, Host OS(보통 wnidows) 위에서 실행되고 있는 리눅스 서버, MY SQL 서버 등,, Dokcer Compose : Docker Machine들을 관리해주는 녀석 namespace : dict의 key values 값으로 정의가 되있는 상태, docker NIC(Network Interface Contro..
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[Ai-Services] Linux인공지능/부스트캠프 Ai Tech 2022. 2. 21. 10:57
Linux kernel과 command 을 합쳐놓은것(OS)이다. kernel 은 infra(하드웨어)를 관리하기 위해서, shell은 command를 관리하기 쉽게 하기 위해 만들어졌다 Kernel infra 바로 위에서 관리하며 조종하는 녀석, 펌웨어와 비슷하다. shell 사용자가 문자를 입력해 컴퓨터에 명령할 수 있도록 하는 프로그램 linux kernel 을 shell 이라는 껍질으로 둘러 쌓여있다. 이렇게 shell안에 있는 커널을 조작하고 제어한다. 일반적으로 리눅스 명령어를 사용 할때는 shell 위에서 하는것이다. Linux Shell Types sh(Bourne shell, 최상위 쉘) : By Unix shell, 기능은 적지만 최상이 부모이기 때문에 다른 쉘에서도 모두 사용 가능하다..
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[DL Basics] 8. Sequential Models - Transformer인공지능/부스트캠프 Ai Tech 2022. 2. 12. 10:05
In [1]: from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("")) 많은 용어들을 정확히 정의하고 이해해야 타 연구자들과 커뮤니케이션에서 문제가 없다. 8. Sequential Models - Transformer¶ problem¶ 위와같은 Sequential 데이터의 문제점을 해결하기 위해 Attention 및 Transformer가 등장하였다. 8-1. Transformer¶ Attention 구조를 사 용한 모델 RNN을 시간순으로 쭉 풀게되면 입력이 굉장히 많은 Fully Connected Layer로 만들 수 있다. 8-1-1. Sequence to Sequence¶ 기계번역에서 문장을 문장으로(StoS) 바로 번역해주는 방식 Tra..