프로젝트 박스

앞으로 사용할 데이터셋 Movielens에 대한 설명이올시다.

추천 성능 측정 방법: recall, precision, ndcg, hit

Collaborative filtering & Content based filtering의 차이임다

???: 추천이 뭔가여

추천 시스템 뿌셔봅시다.

석사를 마치고 왔습니다.. 이제 곧 출근

[추천 알고리즘 코드 실습] LightGCN Simplifying and Powering Graph ConvolutionNetwork for Recommendation

[추천 시스템 논문 읽기] LightGCN: Simplifying and Powering Graph ConvolutionNetwork for Recommendation

[추천 알고리즘 코드 실습] Neural Collaborative Filtering

[추천 시스템 논문 읽기] Neural Collaborative Filtering

[추천 알고리즘 코드 실습] Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems

MovieLens 100K 데이터셋 로딩과 전처리

[추천 시스템 논문 읽기] Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems

논문 리뷰: Feature Staleness Aware Incremental Learning for CTR Prediction

논문 리뷰: Self supervised Graph Disentangled Networks for Review based Recommendation

논문 리뷰: Collaborative-Aware Graph Convolutional Network for Recommender System

논문 리뷰: Retrieval Augmented Generation for Knowledge Intensive NLP Tasks

야.. 너넨 이런거 하지마라.

15. 코드로 배우는 드롭아웃의 효과

14. 오버피팅을 막기 위한 노력.. 드롭아웃

13. CNN Fashion mnist의 포포몬스를 알아본다

12. CNN의 구성 요소를 알아본다

11. 이미지 분류를 하려면 CNN이 필요한 이유

10. [미니 프로젝트] Fashion MNIST Classification

9. Backpropagation 알고리즘을 알아보자

8. MLP, Loss, Optimizer, Epoch, batch..

7. 소프트맥스 실습 영상입니다.

6. 엠씨더맥스 회귀

5. 로지스틱 분류 작업 실습을 해봅니다.

4. 이름은 회귀인데요, 분류 작업을 하는 알고리즘입니다.