일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- OS
- 논문 리뷰
- 선형대수학
- Semantic segmentation
- 윤성우의 열혈 자료구조
- RL
- CVPR
- MLOps
- TFX
- reinforcement learning
- TFDV
- recsys
- 머신러닝
- 자료구조
- data structure
- ML 파이프라인
- 텐서플로우 익스텐디드
- Stack
- mdp
- 개발배경지식
- 딥러닝
- 데이터 전처리
- 그래프씽킹
- 그래프데이터
- IT
- agent
- 강화학습
- 글또9기
- 데이터 검증
- 운영체제
Archives
- Today
- Total
목록MF (1)
성장通
추천시스템의 개요
"절대 거절 못할 제안을 하지" 영화 '대부'에서 추천 시스템의 개요 21세기는 '추천 시스템 전성시대'라고 봐도 무방하다. 아마존, 쿠팡 등 전자상거래 업체부터, 유튜브, 애플 뮤직 등 콘텐츠 포털까지, 대부분의 온라인 스토어는 사용자의 취향을 이해하고 최적의 상품과 콘텐츠를 추천하는 추천 시스템을 적극적으로 활용하고 있다. 범람하는 데이터의 홍수 속에, 사람들은 점점 더 선택에 어려움을 느끼고, 이는 사용자 경험에 악영향을 끼친다. 한정된 시간이라는 제약 조건 속에 너무 많은 선택지가 부여되는 것은 사용자로 하여금 압박감을 느끼게 하는데, 이러한 문제를 해결해주는 것이 바로 추천 시스템인 것이다. 추천 시스템을 채택하는 주체는 추천을 위한 대량의 데이터를 가진다. 예를 들어 온라인 스토어는 많은 양의..
ML&DL/추천시스템
2022. 4. 19. 16:14