[Day31] 추천 시스템 Basic 1-1 추천시스템이란 검색은 사용자의 의도가 담긴 query라는 키워드가 사용된다. 검색을 통해 아이템을 소비하는 것을 pull이라고 하고, 반대로 추천은 push이다. 의도를 가진 키워드를 제공하지 않더라도 item을 흥미나 의도를 고려해서 아이템을 제공한다. 과거에는 유저가 접근할 수 있는 상품이 적어서 추천이 딱히 필요하지 않았다. 하지만 검색 환경이 좋아지고, 상품과 컨텐츠들도 다양해졌다. 많은 아이템들이 Long tail로 분포되며 소비되고 있다. 이렇게 아이템의 갯수가 많아지면 정보를 찾는 시간이 오래 걸리게 되었다. 또한 유저가 원하는 아이템을 찾기위해 어떤 키워드로 검색해야할지 모를 수도 있다. 인기있는 소수의 아이템이 소비되는 면적보다 다수의 아이템이 적게 소비되는 면적이 넓어지게 하는 것이 Long-Tail.. [Day22] 이미지분류 1. Competition with AI Stages! level1에서의 기본지식을 학습하는 U Stage가 끝나고 P Stage가 시작되었다. P stage에서는 competition(경진대회)을 기반으로 진행되며 U stage보다 코드를 더 많이 쳐보고 실습할 수 있는 기회가 주어진다. 전처리, 학습, 추론 등 전체적인 과정을 거치며 이론을 재구성할 수 있다. Competition 여러 도메인에 대한 competition들이 있고 많은 공부를 할 수 있다. 주어진 데이터로 문제를 해결하기 위해서 주최자(ex. 회사)가 참가자들에게 데이터를 제공하고 참가자들은 데이터를 활용해서 경쟁을 통해 해결한다. Platform Kaggle AI Stages Dacon AI Factory 등등이 있고 훨씬 많은 플랫폼들이 있다. 1. Overview 개요를 보지 않고 .. 이전 1 다음
