추천시스템이 무엇인가요?
추천시스템은 어떤 사용자가 관심가질 만한 아이템을 추천하는 방법입니다. 최근에는 딥러닝의 도입으로 개인화 추천시스템 기술이 발전하고 있습니다.
추천시스템은 특히 우리가 직접적으로 느낄 수 있습니다. 유튜브, 네이버 뉴스 기사, 스포티파이 나만의 플레이리스트 등 이미 추천시스템 기술은 우리 삶 속에 깊이 자리하고 있습니다. 그만큼 기업에서도 추천시스템 전문가를 찾는 수요도 높습니다.
이번 추천시스템 스터디에서는 직접 수집한 YES24 베스트셀러 / 네이버 영화 평점 데이터를 활용하여 추천시스템을 구현해보도록 하겠습니다.
추천시스템 입문 스터디 일정
주차 | 날짜 | 모듈 |
1주차 | 6월 4일(토) | 추천시스템 개념 / TF-IDF 콘텐츠 기반 추천시스템 |
2주차 | 6월 11일(토) | Surprise 패키지를 활용한 협업 필터링 / 행렬 분해 |
3주차 | 6월 18일(토) | 딥러닝을 활용한 추천시스템 AutoRec |
4주차 | 6월 25일(토) | 주중 팀 미팅(30분)을 통한 피드백 / 분석 결과 발표 |
스터디 모집 기간
5월 17일(화)~5월 30일(월) 자정까지
입금자 기준 선착순 팀 모임 참가자 최대 12명 / 강의 참가자 최대 30명
(정원 초과시 조기 마감될 수 있습니다. 마감시 해당 페이지를 통해 공지 드립니다.)
스터디 제공 사항
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스터디 당일 PPT 자료 제공
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Colab 코드 제공
커리큘럼
커리큘럼은 유동적으로 변경될 수 있습니다.
1주차 콘텐츠 기반 필터링
아이템 콘텐츠(글, 이미지, 음악 등) 형태에 따라 유사도를 계산하여
사용자가 좋아하는 것과 유사한 아이템을 추천합니다.
2주차 협업 필터링
다른 사용자들의 선호도를 기준으로 개인이 선호하는 아이템을 추천합니다.
아이템 기반, 사용자 기반으로 협업 필터링을 구현합니다.
3주차 딥러닝 기반 추천시스템 AutoRec
지금까지 머신러닝으로 구현했다면, 이제는 딥러닝을 활용합니다!
딥러닝을 개념을 공부한 뒤 AutoRec을 구현합니다.
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난이도: 중 | 파이썬 실력: ★★★☆☆ (파이썬 기초 문법 숙지 / 데이터 핸들링)
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매주 토요일 오전 9시~오후 12시 실시간 비대면(ZOOM) 강의 예정
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실시간 비대면 강의 녹화본 제공
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웹 크롤링 실시간 강의 영상 녹화본 제공
참가 신청
팀 모임과 강의 참가비는 상이합니다. 선착순은 구글폼 제출순이 아닌, 입금순으로 진행됩니다.
팀 모임 참가: 7만 원
강의 참가: 5만 원
Q&A
파이썬 실력이 부족한데 수강해도 괜찮을까요?
파이썬 실력이 부족하더라도 개념을 익히는 데 큰 지장이 가지 않습니다. 다만, 실습에서 따라오시기 어려울 수 있습니다. 만약 본인의 실력이 부족하다고 판단된다면 아래 링크에서 공부하고 수업에 참여해 주시기를 권장합니다.
점프 투 파이썬
[Python 완전정복 시리즈] 2편 : Pandas DataFrame 완전정복
점프 투 파이썬
점프 투 파이썬 오프라인 책(개정판) 출간 !! (2019.06) ** * [책 구입 안내](https://wikidocs.net/4321) 이 책은 파이썬 ...
https://wikidocs.net/book/7188
썸네일과 다르게 해당 링크로 접속됩니다.
강의 참가자들도 4주차에 참석을 해야 하나요?
필수는 아니지만, 참여를 권장합니다. 다른 사람들이 생각한 추천 방법을 함께 생각해보는 시간을 가지면 좋을 것입니다.
강의를 한 주 정도 빠질 것 같은데 괜찮은가요?
피치 못할 사정으로 빠지는 것은 녹화본을 보면서 따라갈 수 있다고 생각합니다. 물론 이해가 가지 않는 부분은 스터디 리더에게 반드시 질문주셔야 합니다.
팀 모임에 참가한 경우에는 팀원들에게 피해가 가지 않도록 최대한 결석을 피해주시기 바랍니다.
