python6 [Project] A New Collaborative Filtering at Recommendation System Using Yahoo! Music Data 요즘 내 포트폴리오를 정리해두려고 많은 노력중에 있다. (널널한 방학 때 미리 해놓으면 좋겠지라는 생각으로...ㅋ) 포트폴리오는 깃허브, 링크드인, 티스토리 이렇게 세개를 메인으로 두고 가려고 한다. 그래서 이전에 했던 프로젝트에 대한 paper, ppt, code들을 싹싹 찾아내고 있다. 오늘은 그 중 학부시절 4학년 때 했던 프로젝트 중 한개를 가져왔다. 코드 사용했던 코드와 paper, ppt자료들은 밑 링크에서 확인해볼 수 있다. https://github.com/yejining99/NewCF GitHub - yejining99/NewCF: A New Collaborative Filtering at Recommendation System Using Yahoo! Music Data A New Col.. 2023. 1. 6. 단일층 신경망(single layer neural network) 구현하기 오늘은 정말 간단한 딥러닝 기법인 '단일층 신경망'에 대해 공부해봅시다! 수치를 예측하는 regression 문제와 범주를 예측하는 binary 문제 두가지를 다뤄볼 것 입니다. 엄청나게 간단합..니...다.. ㅋ 1. 선형 회귀(linear regression) 선형회귀는 어떤 값을 예측하는 문제를 다룹니다. 선형 회귀를 위한 뉴런을 만들기 위해서 경사 하강법 알고리즘을 파이썬으로 짜볼 것 입니다. 원리는 간단합니다. 1. 그냥 저희가 구해야하는 변수인 w와 b를 아무런 수로 넣고 2. loss가 최대한 작아지도록 w와 b값을 수정합니다. 3. 이걸 epochs 만큼 반복합니다. ( epochs는 지정할 수 있습니다.) 여기서 알아두어야 할 것은 정방향 계산과 역방향 계산 두가지가 존재한다는 점 입니다.. 2022. 2. 9. Deep Learning Recommendation Model for Personalization and Recommendation Systems 논문정리/코드구현 Introduction recommdation system의 변화 step 1 : product을 classification에서 비슷한 user가 들어있는 카테고리의 product을 추천해줌 ex) Neighborbood methods, latent factor methods step 2 : user가 product에 대해 관심을 가질 probability를 예측해서 추천해줌 ex) linear and logistic regression, deep networks Deep Learning Recommendation Model (DLRM) : 두 방법을 합친 방법 ! DLRM에 쓰인 기법들 Embeddings : categorical data를 one-hot vector를 사용해 기계가 이해할 수 있는 숫.. 2021. 9. 13. Factorization Machine 논문정리/코딩구현 Factorization Machine은 무엇인가? Factorization Machine 줄여서 FM 알고리즘은 기존의 Support Vector Machines(SVM) 알고리즘을 보안한 새로운 모델이다. SVM처럼 FM도 어떤 feature vector을 통해 특정 값을 예측한다. (supervised learning) 하지만 SVM과 다르게 FM은 variable간의 interaction을 모델에 포함한다. 보통의 예측모델은 각각의 variable은 아무런 상관관계가 없다는 가정을 기반하는 경우가 많다. 이를 변수의 다중공산성이라고 하고 이를 없애기 위한 기법들도 많다. 하지만 FM은 factorized parameters를 통해 variable간의 상관관계를 모델에 녹여낸다. 그리고 이 때문에 .. 2021. 9. 13. 이전 1 2 다음
