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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
JPA를 아예 모를때부터 수강 신청을 했었는데, 바쁘다는 핑계로 미루고 미루다가 드디어 다 봤습니다. 실무에서 갑작스레 JPA 사용하게 되면서 인강도 듣기 전에 구글링 삽질 엄청 하다가 프로젝트 하나 마무리 했는데, 이 강의를 미리 봤었다면 삽질을 많이 줄일 수 있었을거라 많은 아쉬움이 있네요... 그래도 JPA를 실무에서 사용하다가 이번 강의를 보다보니 약간 제가 사용했던 방식을 복기하면서 더 시너지 효과가 난거 같아요. 왜 그런지도 모르고 그냥 되니까 사용했던 것들도 강의에서 다 설명을 자세히 해주셔서 정말 많이 배우고 갑니다. 좋은 강의 감사드립니다.
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