데이터와 한걸음씩

영화 리뷰 데이터 출처: https://grouplens.org/datasets/movielens/ MovieLens GroupLens Research has collected and made available rating data sets from the MovieLens web site ( The data sets were collected over various periods of time, depending on the size of the set. … grouplens.org Table1. Movies Table2. Ratings 추후 movieId로 두 테이블을 연결할 수 있습니다. 오늘은 ratings 테이블만 사용해서 예측 모델을 만들어보겠습니다. train, test split 예측모델을..

쏟아지는 콘텐츠 속에서, 유저가 헤매지않고 원하는 콘텐츠를 적은 노력으로 발견할 수 있도록 도와 줄 수 있는것이 추천시스템이라고 생각한다. 그 추천시스템은 어떤 로직으로 만들어지는지 알아보고, 내가 사용하는 앱에서 사례를 찾아서 이해해보자. 추천 시스템 분류 1. 시나리오에 따른 분류 - 연관된 상품 추천: 아이템끼리 얼마나 연관되어 있는지 - 개인화 상품 추천: 개인의 취향에 얼마나 맞는지 2. 피드백 종류에 따른 분류 - 명시적 피드백 : 좋아요, 싫어요, 별점 등 유저가 직접 피드백한 내용 기반 - 암시적 피드백 : 시청 시간, 클릭율 등 유저 행동 기반 3. 업데이트 주기에 따른 분류 - 정적: 특정 시점까지의 데이터 기준 - 동적: 실시간 데이터 업데이트 크게 이렇게 추천시스템을 분류할 수 있다..

이전에 Orange3로 해보았던 실습을 직접 Code로 작성해보는 과정입니다. 머신러닝 야학을 듣고 이해한 내용을 바탕으로 작성했습니다. 잘못된 부분이 있으면 댓글로 알려주세요. 머신러닝 야학 들으러가기 👉🏻 딥러닝이란? 이미지 출처 "인공 신경망에 기반하여 많은 양의 데이터를 학습해 뛰어난 성능을 이끌어내는 연구 분야" 이다. 사람의 뇌처럼 컴퓨터가 학습할 수 있도록 만들려고 하는 개념이다. 이미지 출처 위의 이미지처럼 사람 뇌속의 뉴런이 신호전달을 해서 학습하는 과정에서 착안하여 만들어진것이 딥러닝이다. Input(X) 와 Output(y) 사이에 Hidden layer를 두고 모델을 학습시켜서 예측 모델을 만드는 것이다. 여기서 Hidden layer 가 포인트이다. 이 부분은 사람이 계산하거나 알..

이 블로그는 생활코딩 이고잉님의 머신러닝 야학을 듣고 스스로 이해한 내용을 바탕으로 작성합니다. 잘못된 내용이 있으면 댓글로 알려주세요 :) 머신러닝 야학 신청하러 가기 👉🏻 머신러닝을 본격적으로 시작하기에 앞서, 머신러닝에는 어떤 종류들이 있고 각각 어떻게 분류되는지 보았습니다. 그래야 내가 해결하고자 하는 문제가 생겼을 때, 어떤 머신러닝을 사용하면 되는지 알 수 있고 공부를 할 때도 방향을 잡는데에 도움이 되기 때문입니다. 머신러닝의 분류 머신러닝은 크게 으로 분류됩니다. *이미지 출처:머신러닝 야학 강의 지도학습 VS 비지도학습 지도학습과 비지도학습을 구분하면 종속변수의 유무입니다. 머신러닝에 사용하고자 하는 데이터 셋에 종속변수가 포함되어 있다면, 지도학습 없다면 비지도학습을 사용하면 됩니다. ..