30%
61,600원
중급자를 위해 준비한
[딥러닝 · 머신러닝] 강의입니다.
본 강의는 추천시스템의 기본개념부터 딥러닝 적용원리까지 다룹니다. 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 하이브리드 추천 시스템 등 다양한 추천 알고리즘을 배우며 추천 서비스 개발을 위한 실무역량을 키워보세요!
✍️
이런 걸
배워요!
이런 걸
배워요!
협업필터링
추천시스템 이론
지식기반 추천 시스템
Matrix Factorization
TFRS
이런 분들께 추천드려요!
🎓
학습 대상은
누구일까요?
학습 대상은
누구일까요?
데이터 분석가
추천 시스템 개발자
마케팅 담당자
📚
선수 지식,
필요할까요?
선수 지식,
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파이썬 언어
딥러닝 기본 지식
tensorflow 기본 지식
안녕하세요
YoungJea Oh 입니다.
YoungJea Oh 입니다.
오랜 개발 경험을 가지고 있는 Senior Developer 입니다. 현대건설 전산실, 삼성 SDS, 전자상거래업체 엑스메트릭스, 씨티은행 전산부를 거치며 30 년 이상 IT 분야에서 쌓아온 지식과 경험을 나누고 싶습니다. 현재는 인공지능과 파이썬 관련 강의를 하고 있습니다.
홈페이지 주소:
커리큘럼
총 46 개
˙ 9시간 29분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 교육 환경 준비
5 강
∙ 18분
교재 파일 다운로드
수강 전 선수 과목 안내
미리보기
Anaconda 설치
미리보기
02:30
Jupyter Notebook 사용 방법 / Colab 소개
미리보기
15:57
실습 코드 다운로드
섹션 1. 추천 시스템 소개
7 강
∙ 1시간 19분
개요 1 - 추천 시스템 소개
미리보기
06:45
개요 2 - 비개인화/개인화 추천 시스템 소개
14:37
개요 3 - 구현 방법에 따른 분류
08:05
비개인화 추천 시스템 (Non-Personalized Recommenders)
05:59
실습 : 비개인화 - Best Seller 추천 (Toy Data)
미리보기
25:12
실습 : 비개인화 - Best Seller 추천 (Large Data)
08:35
개인화 추천 시스템 (Personalized Recommenders)
10:45
섹션 2. 컨텐트 기반 필터링 (Content Based Filtering)
5 강
∙ 1시간 52분
컨텐트 기반 필터링 개요
미리보기
16:23
실습 : Content-based Filtering - 사용자 특성 프로파일 작성
10:31
실습 - Content-based Filtering 연습 문제 설명
02:11
실습 : Content-based Filtering - (Toy Data)
34:31
실습 : Content-based Filtering - (Large Data)
48:41
섹션 3. 협업 필터링 (Collaborative Filtering)
13 강
∙ 3시간 6분
협업 필터링 개요 - CF의 종류
미리보기
09:53
User-based vs. Item-based Filtering 비교
08:34
CF - 데이터 소스
08:46
User-Item Interaction Matrix 와 임베딩 공간
12:18
사용자 기반 협업 필터링 (User-Based Collaborative Filtering) 원리 - 1
11:15
사용자 기반 협업 필터링 (User-Based Collaborative Filtering) 원리 - 2
06:29
실습 - User-Based Collaborative Filtering 문제 설명
05:00
실습 - User-Based Collaborative Filtering - part1 (코드 전체 설명)
미리보기
13:37
실습 - User-Based Collaborative Filtering - part 2 (코드 구현)
미리보기
55:17
아이템 기반 협업 필터링 (Item-Based Collaborarive Filtering) 원리
09:26
실습 - Item-Based Collaborative Filtering - part 1 (코드 전체 설명)
09:04
Item-Based Collaborative Filtering - part 2 (코드 구현)
30:33
컨텐트 기반 vs. 협업 기반 필터링 Recap
06:37
섹션 4. 지식 기반 필터링 (Knowlege-Based Filtering)
2 강
∙ 11분
지식 기반 필터링 개요
03:28
실습 - Knowlege-Based Filtering (코드 구현)
08:28
섹션 5. Deep Learning을 이용한 Matrix Factorization (MF) 기반 추천 시스템
6 강
∙ 1시간 18분
Matrix Factorization (MF) 기반 추천 시스템 개요
08:16
임베딩 스페이스와 행렬 분해 (Embedding Space and Matrix Factorization)
10:01
Latent Embedding을 이용한 추천 방법
06:16
MF 의 수학적 이해와 딥러닝을 이용한 구현 방법
08:35
실습 - Deep Learning을 이용한 Matrix Factorization 문제 설명
02:45
실습 - Deep Learning을 이용한 Matrix Factorization 코드 구현
42:19
섹션 6. 하이브리드 모델 (Hybrid Model)
8 강
∙ 1시간 21분
하이브리드 모델 개요
미리보기
10:27
TFRS (Tensorflow Recommenders) 라이브러리 설명
05:05
실습 - tf.data.Dataset 과 StringLookup 클라스 설명
11:17
실습 - TFRS를 이용한 Matrix Factorization
20:58
TFRS 추천시스템 구성과 평가 지표
11:59
On-line / Off-line 평가 방법
09:33
실습 - TFRS 검색 (Retrieval) 모델 코드 설명
06:31
실습 - TFRS 순위 (Ranking) 모델 코드 설명
06:07
강의 게시일 : 2024년 05월 02일
(마지막 업데이트일 : 2024년 05월 13일)
수강평
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
아직 평가를 충분히 받지 못한 강의 입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!😄️️
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!😄️️