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여러가지 요소를 결합하여 자신만의 언어로 녹여낸 고수의 강의였습니다. 저는 이 내용을 보다 수학적인 언어인 Iterable Functor -> Fx Monad 이렇게 이해하고 있었는데 보다 실무적인 형태로 풀어낸 것이 좋았습니다. 그리고 저자가 설명하는 list processing은 수학적으로는 adjoint functor를 사용하여 이해하는 틀이 있는데 코드(의미) < - > 데이터 (의미 없음) 을 혼동할 수 있음을 강조한 것도 참 좋습니다. 다만 개인적으로는 거의 모든 설명이 함수형 패러다임 기반인거 같아서 멀티 패러다임이라 보기는 좀 힘들었습니다. 실무와 이론이 잘 조합된 강사의 능력에 도전을 받습니다. 감사합니다. 완강했어요! 좋아요!
추천시스템에 대해 기초부터 실습까지 체계적으로 배우고 싶어 신청하였습니다. 강의는 추천시스템의 기본 개념(콘텐츠 기반, 협업 필터링 등)부터 최신 딥러닝 기반 방법까지 체계적으로 구성되어 있었고, 실제 코드 실습도 병행되어 이론과 실습을 동시에 익힐 수 있었습니다. 특히, Matrix Factorization과 LightFM, 딥러닝 기반 추천 모델을 직접 구현해보는 과정이 인상 깊었고, Kaggle 실전 예제는 실무에 큰 도움이 되었습니다. 강사님의 설명이 명확하고 실습 코드도 꼼꼼하게 준비되어 있어 부담 없이 따라갈 수 있었습니다. 추천시스템을 처음 배우는 분들이나, 실무 적용을 준비하는 분들에게 강력히 추천합니다!
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