Contents 1. 강의 내용 1️⃣ 추천 시스템 개론 추천 시스템의 정의부터, 개발 시 고려해야 할 점으로 데이터, Task 설정, 목적함수 설계 등을 배웠습니다. 추천 시스템의 분류 체계를 정말 보기 좋게 알려주셨습니다. 외에 평가방법으로 Offline Test와 Online Test 방법을 알려주셨습니다. 2️⃣ CB(Content Based 추천 시스템)과 CF(Collaborative Filtering)의 대분류 콘텐츠 베이스 추천 시스템(CB)의 개념과 다양한 유사도 측정방법 및 예제를 학습했습니다. CB는 크게 Vectorizer와 Similarity로 분류됩니다. Vectorizer는 TF-IDF나 Word2Vec을 이용해 추천할 아이템을 임베딩 벡터로 변환하는 것입니다. Similari..
Contents 1. 강의 내용 1) Deep Learning Basic 1️⃣ 딥러닝의 역사 1강에서는 딥러닝분야에서 중요한 덕목과 Key Components와 역사를 배웠습니다. 딥러닝 분야에서 중요한 덕목은 구현 실력과 수학 스킬, 최신 트렌드의 논문을 읽고 이해하는 능력을 나뉜다고 합니다. 딥러닝의 Key Components는 아래 4가지 입니다. 1. Data: 학습 및 테스트할 데이터 2. Model: 학습할 모델 3. Loss Function: 학습에 사용되는 Loss 함수로, 모델을 어떻게 학습할지에 대한 기준입니다. 4. Algorithm: Loss를 최소화하는 알고리즘 ex) Adam Optimizer 딥러닝의 역사는 2012년 부터 2020년까지 딥러닝 분야에서 굵직한 BreakThr..
Contents 네이버 부스트캠프 AI tech 4기 2주 차 회고를 정리하겠습니다. 1. 강의 내용 1) PyTorch 1️⃣ PyTorch 소개 1강에서는 딥러닝 프레임워크의 리더가 PyTorch(Facebook)와 TensoFlow(Google) 2가지라는 것과 이 두 프레임워크의 근본적인 차이점에 대해 배웠습니다. 바로, Computational graph를 그리는 방식의 차이입니다. Computational Graph란 연산 과정을 그래프로 표현한 것입니다. PyTorch는 Dynamic graph 방식으로, 실행 시점에 그래프를 그려갑니다. 반면, TensorFlow는 Define and Run 방식으로 그래프를 먼저 정의하고, 실행합니다. 이로 인해, PyTorch의 코드가 더 파이써닉하고 ..
이번엔 네이버 부스트캠프 AI Tech 4기에 참여하면서 온보딩 키트를 받게되어 리뷰해보겠습니다. Contents 1. 온보딩키트의 구성 boostcamp 박스와 검은색 귀여운 가방이 왔습니다~~ 1) boostCamp 박스의 구성 부스트캠프 박스에는 맛있는 과자여러개, 부스트캠프 1주차부터 22주차까지 진행되는 일정표, 여러가지 스티커들, 부캠생활을 잘하기 위한 여러가지 팁들, 웰컴메시지 카드로 구성되어 있습니다. 2) 일정표 일정표는 세워서 넘길 수 있는 구조로 되어있고, 아래처럼 각 주마다 일정과 스페셜 이벤트들의 요일 이 적혀있습니다. 3) 스티커 그 외에 귀여운 스티커들이 왔습니다~ 읽어주셔서 감사합니다.
