분류 전체보기101 [Recommender System] 추천 모델 평가 지표 (3) mAP, NDCG에 대한 note 추천 시스템을 평가하는데 많이 사용되는 mean average precision과 normalized discounted cumulative gain에 대해 아래 게시글에서 자세하게 살펴봤다.https://steady-programming.tistory.com/96 [Recommender System] 추천 모델 평가 지표 (1) NDCG논문 링크 (5776회 인용)추천 시스템에서 모델의 성능을 비교하기 위한 평가 지표에 대해 살펴보고자 한다. 첫번째로, 많이 쓰이는 지표 중 하나인 Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG)에 대해 알아steady-programming.tistory.comhttps://steady-programming.tistory.com/97 [R.. 2025. 1. 26. [Recommender System] negative sampling을 통해 추천 모델 성능 높여보기 Backgroundmovielens 데이터에 추천모델을 구현하여 적용해보고 실험 결과를 비교하는 개인 프로젝트를 진행하고 있다. (PR는 언제나 환영!)https://github.com/bohyunshin/recommender GitHub - bohyunshin/recommender: Implementation of various recommender algorithmImplementation of various recommender algorithm. Contribute to bohyunshin/recommender development by creating an account on GitHub.github.comnetflix 경진대회에서 사용한 svd, bias가 있는 svd, 그리고 negative.. 2024. 12. 8. [Recommender System] Neural collaborative filtering (NCF) pytorch 구현 이번 포스팅에서는 NCF 페이퍼에서 나온 모델 구조를 pytorch로 구현해보고 movielens에 적용하여 얻은 실험 결과에 대해서 논의해보고자 한다. NCF 페이퍼 리뷰는 아래 포스팅에서 상세하게 진행했으니 참고 바란다.https://steady-programming.tistory.com/56 [Recommender System / Paper review] #18 Neural Collaborative Filtering논문 링크(4700회 인용)Summary유저와 아이템간의 interaction을 벡터의 내적이 아닌 neural network으로 모델링하는 neural cf을 제안한다.embedding layer을 통해 유저와 아이템에 대한 latent vector을 만들고 이를steady-progra.. 2024. 11. 4. 2024 우아콘 AI/ML 세션 후기 10월 30일에 우아콘을 다녀왔다.https://2024.woowacon.com/ WOOWACON 2024한 번의 배달을 위해 필요한 모든 기술들2024.woowacon.com 백엔드, 프론트부터 로봇, 인프라, AI/ML 까지 다양한 세션이 있었다. 원래는 우아콘의 존재조차 모르고 있었는데 추천스터디 팀원분 중 한분이 남는 티켓이 있다고 하셔서 감사하게도! 다녀올 수 있었다. 당근 테크 밋업도 그렇고, 우아콘도 그렇고, 다른 회사가 기술을 어떻게 사용하는지 공유해주시는 점은 항상 감사하게 생각한다. 당근 테크 밋업도 알찼지만, 우아콘은 발표자와의 qna 세션을 적극 활용한 덕분에 얻어가는게 더 많았던 것 같다. 그러면 세션별로 간략한 내용을 정리해보겠다.첫번째 세션: AI 데이터 분석가 물어보새첫번째 .. 2024. 10. 31. 2024 당근 테크 밋업 AI/ML 세션 후기 10월 7일 월요일에 코엑스에서 열린 당근 테크 밋업에 다녀왔다.https://tech-meetup.daangn.com/ 2024 당근 테크 밋업당근이 성장하며 얻은 경험과 통찰을 나누며, 함께 더 나은 미래를 그려가요.tech-meetup.daangn.com세션은 크게 front / server / AI&ML / platform 네 가지로 나누어서 진행됐고 나는 AI&ML 세션에 운 좋게 당첨되어서 컨퍼런스에 다녀왔다. 테크 밋업에 다녀온지는 3주 정도 지났지만 기억에서 사라지기 전에 전체적으로 느꼈던 점과 내가 들은 세션의 내용, 그로부터 배운 점 등을 간략하게 정리하고자 한다.전체적인 느낌기술을 좋아하고 그 기술이 실제 비즈니스에서 어떻게 쓰이는지에 대해 큰 흥미를 느끼는 나로서는 테크 밋업의 전체.. 2024. 10. 30. [Recommender System] Bayesian Personalized Ranking (BPR) 구현 오늘은 implicit feedback 데이터에서 활용도가 높은 bayesian personalized loss을 활용한 BPR을 pytorch을 사용하여 구현해본다.BPR에 관한 자세한 설명은 아래 포스팅에서 했으니 참고하기 바란다.https://steady-programming.tistory.com/50 [Recommender System / Paper review] #12 BPR: Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback논문 링크(5317회 인용) Summary 개인화된 랭킹 자체를 output으로 만들기 위한 parameter learning 방법을 제시한다. explicit feedback이 아닌, implicit feedback을 이용하며.. 2024. 9. 28. 이전 1 2 3 4 ··· 17 다음
