파이썬(Python)으로 추천 시스템 구현하기 : 아이템 기반 협업 필터링
1. 서론: 아이템 기반 협업 필터링 – 추천 시스템의 핵심 2. 아이템 기반 협업 필터링의 원리 1. 유사도 측정 2. 추천 생성 3. 행동 데이터의 활용 4. 대규모 데이터 처리 3. 파이썬을 사용한 아이템 기반 협업 필터링 구현 1. 데이터 로딩 2. 데이터 전처리 및 탐색 3. 유사도 계산 3.1) 코사인 유사도 계산 3.2) 유사도
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[Python] 추천 시스템 기본 : 파이썬으로 협업 필터링 모델 구축하기
1. 협업 필터링의 개요 및 중요성 2. 협업 필터링의 기본 원리 1) 사용자 기반 협업 필터링 (User-Based Collaborative Filtering) 2) 아이템 기반 협업 필터링 (Item-Based Collaborative Filtering) 3. 데이터 준비 과정 (Data Preparation Process) 1) 데이터 소스 선택 (Choosing Data Sources) 2) 데이터 전처리 (Data Preprocessing) 3) 데이터 탐색 (Data Exploration) 4. 사용자 기반 협업
넷플릭스와 아마존의 성공 비결: 추천 알고리즘의 모든것
1. 추천 알고리즘 서론 추천 알고리즘은 오늘날 디지털 세계에서 필수적인 요소로 자리 잡았습니다. 인터넷이 우리 일상에 깊숙이 파고들면서, 사용자들은 끊임없이 새로운 정보, 제품, 서비스를 찾고 있습니다. 이러한 배경 속에서 추천 알고리즘은 사용자들에게 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 데 중요한 역할을 합니다. 본 기사에서는 추천 알고리즘의 기본 개념부터 시작하여 다양한 유형, 작동 원리, 최신 동향에 이르기까지 광범위하게 다룰
유전 알고리즘 이란? 기본부터 심화까지 모두 이해하기.
1. 서론 (Introduction) 2. 유전 알고리즘의 기본 원리 (Genetic Algorithms) 유전 알고리즘은 이러한 단계들을 반복하면서, 점차 최적의 해결책에 접근합니다. 각 세대를 거치며 알고리즘은 더 나은 해답을 찾기 위해 개체군을 조정해 나갑니다. 이 과정은 복잡한 문제 해결에 있어서 매우 효과적이며, 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 3. 유전 알고리즘의 응용 분야 (Applications of Genetic Algorithms) 4. 유전
L1과 L2 정규화 완벽 이해하기 : 데이터 사이언티스트 필수 지식 – 머신러닝 AI
1. 데이터 정규화의 중요성 (Data Normalization) 1) 데이터 정규화란 무엇인가? (What is Data Normalization?) 2) 데이터 분석에서의 역할 (Role in Data Analysis) 2. L1 정규화(L1 Normalization) 소개 1) L1 정규화의 정의 (Definition of L1 Normalization) 2) L1 정규화의 수학적 배경 (Mathematical Background) 3) L1 정규화의 장점 (Advantages of L1 Normalization) 4) L1 정규화의 단점 (Disadvantages
블록체인 기술의 모든 것: 기본 원리와 중요성
1. 블록체인 소개 1) 블록체인이란 무엇인가? (What is Blockchain?) 2) 블록체인의 역사적 배경 (Historical Background of Blockchain) 2. 블록체인의 핵심 구성 요소 1) 블록 (Blocks) 2) 체인 (Chain) 3) 네트워크 (Network) 4) 암호화 기술 (Cryptography) 3. 블록체인 작동 원리 1) 블록 생성 과정 (Block Creation Process) 2) 트랜잭션 검증 (Transaction Verification) 3) 컨센서스 메커니즘 (Consensus
인공지능 혁신을 이끈 Transformer 모델의 모든것: 역사, 특징, 학습 메커니즘 완전 정복
1. Transformer 모델 소개 1) Transformer의 등장 배경 2) Transformer의 기본 구조 2. Transformer 모델의 역사 1) 초기 모델과 발전 과정 2) 주요 이정표와 혁신들 3. Transformer의 주요 특징 1) 어텐션 메커니즘의 활용 2) 병렬 처리의 가능성 3) 스케일러블한 아키텍처 4) 전이 학습의 용이성 5) 다양한 변형 모델의 존재 4. Transformer의 학습 메커니즘 1) 자기
실무자를 위한 데이터 사이언스 프로젝트 진행 방법 : 시작부터 마무리까지 완벽 가이드
1. 데이터 사이언스 프로젝트의 중요성 1) 데이터의 역할과 중요성 2) 프로젝트 성공의 열쇠: 데이터 사이언스 2. 프로젝트 시작 전 준비 사항 1) 목표 설정과 기대치 명확히 하기 2) 필요한 데이터와 도구 파악 3) 팀 구성과 역할 분담 3. 데이터 수집 및 전처리 1) 데이터 수집: 다양한 출처에서의 데이터 확보 2) 데이터 전처리: 데이터의 품질 향상
클라우드 VS 전통적 서버: 장단점 분석 및 선택 방법 – IT 서버 개발
1. 서론 2. 클라우드 서버란? (What is a Cloud Server?) 1) 정의와 기능 (Definition and Functions) 2) 클라우드 서버의 장점 (Advantages of Cloud Servers) 1. 유연성 (Flexibility) 2. 비용 효율성 (Cost-Efficiency) 3. 확장성 (Scalability) 3) 클라우드 서버의 단점 (Disadvantages of Cloud Servers) 5. 보안 문제 (Security Issues) 6. 의존성 문제 (Dependency Issues) 3. 전통적 서버란?
인공지능 모델의 숨은 적, 과적합: 방지 전략 완벽 가이드 – 머신러닝 AI
1. 서론 2. 과적합의 원인과 징후 1) 과적합 발생 원인 2) 과적합을 인지하는 방법 3. 데이터의 역할과 중요성 1) 데이터의 질 2) 데이터의 양 3) 데이터의 다양성 4) 데이터 관리의 중요성 4. 과적합 방지 전략 1) 데이터 양 늘리기 2) 모델 복잡도 줄이기 3) 정규화 기법 사용 4) 드롭아웃 기법 적용 5) 조기 종료 기법