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1년전, 3학년 1학기 jsp, 스프링 수업 예습하기 위해서 해당 강의를 들었는데 잘 이해를 못했습니다. 허나 1년이 지난 계속 듣다보니 지금은 많이 배우게 되는것 같습니다. 개인적으로는 인터페이스 다형성, 공통관심사 aop 부분이 더 공부하고 싶고 프로젝트 같은 곳에 적용하고 싶고 너무 좋은거 같습니다. 또한 항상 빠르고 친절하게 답변 달아주시는 공식 서포터즈 분들도 정말 감사합니다 !
글쓴이: me 강의명: 스프링 입문 - 코드로 배우는 스프링 부트, 웹 MVC, DB 접근 기술
스프링 입문 - 코드로 배우는 스프링 부트, 웹 MVC, DB 접근 기술 강의 이미지

추천 시스템의 큰 그림을 잡을 수 있어 좋습니다. 하지만 아래의 두 가지를 충족하면 실습을 해보면서 실제 구현 원리까지 이해할 수 있어 더욱 좋음 1. 최소한의 선형대수 지식(행렬곱, 벡터, 행렬 요인화, 벡터 개념) 2. 행렬 요인화를 신경망으로 변환하는 것 부터 밀집층을 쌓아 딥러닝으로 점수를 예측하는 모델은 기본적인 신경망 구조 및 keras 사용법을 알면 이해가 한결 수월함 1, 2가 충족되지 않는다고 해도 완강할 경우 전체적인 개인화 추천의 큰 그림을 잡을 수 있음 강의 덕분에 전체적인 큰 그림을 잡았으니 복습차원으로 kaggle 문제에 적용해보면서 좀 더 감을 늘리고 최신 논문등을 읽으며 계속해서 공부해 나갈 수 있는 힘이 생긴 것 같습니다. 감사합니다
글쓴이: 소중한 고양이 강의명: (UPDATED) Python을 이용한 개인화 추천시스템 | 추천알고리즘 | 추천인공지능
(UPDATED) Python을 이용한 개인화 추천시스템 | 추천알고리즘 | 추천인공지능 강의 이미지
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