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..
