Jang Jaehoon

🧩 복잡한 수식이나 이론 중심의 설명보다는, 
     직접 프로그램을 구현하며 추천 시스템의 핵심 개념을 익히는 것을 목표로 합니다.

🛠️ 총 12개의 다양하고 실용적인 예제를 통해, 콘텐츠 기반 추천, 협업 필터링, 딥러닝 추천 등 
     실제 환경에서 활용할 수 있는 추천 시스템을 단계적으로 설계하였습니다.

당근먹는토끼

[입문/초급] 다양한 예제를 통한 추천 시스템 구현

실습 중심

toy to portfolio

토이프로젝트

ai 코딩

AI 코딩

ai in practice

AI 활용법

🧩 Rather than focusing on complex formulas or theory-centric explanations,
     the goal is to learn the core concepts of recommendation systems by directly implementing programs.

🛠️ Through a total of 12 diverse and practical examples,
     we have progressively designed recommendation systems that can be utilized in real-world environments, including content-based recommendation, collaborative filtering, and deep learning recommendation.

goodwon5937125

입문

초급

중급이상

Machine Learning(ML)

Deep Learning(DL)

파이토치

PyTorch

대규모 언어 모델

[Beginner/Introductory] Implementing Recommendation Systems through Various Examples

Orientation

Recommendation System

Recommendation System Evaluation Metrics

(Example) Popularity-Based Recommendation Algorithm

(Example) Content-based recommendation algorithm

(Example) Personalized Recommendation Algorithm

(Example) Hybrid Recommendation Algorithm