머신러닝2 추천 시스템 소개 추천 시스템 (Recommender Systems)란 사용자가 관심을 가질 만한 내용들; 상품, 영화, 드라마, 뉴스, 친구 등을 추천하는 알고리즘이다. 넷플릭스, 왓챠와 같은 OTT, 아마존 등의 쇼핑 사이트, 링크드인이나 페이스북의 친구 추천 등 다양한 방면에서 활용가능한 알고리즘이다. 추천 시스템은 여러 알고리즘을 가지는데 아래와 같이 여러 주제에 따라 분류할 수 있다. 1. Collaborative Filtering 많은 사용자들로부터 얻은 기호정보에 따라 사용자들의 관심사들을 자동적으로 예측한다. 즉, 나와 비슷한 사람들의 기존 구매 정보나 해당 아이템과 비슷한 내역의 similarity를 사용한다. 2. Content-based Recommender 영화의 줄거리, 내용 등의 아이템 특성 (a.. 2024. 1. 31. ML 경진대회 후기 - 패스트캠퍼스&업스테이지 AI Lab 1기 1. Abstract Goal of the Competition House Price Prediction 경진대회. 주어진 데이터를 활용하여 서울의 아파트 실거래가를 효과적으로 예측 Timeline January 15, 2024 - Start Date January 25 , 2024 - Final submission deadline Description of the Data House Price Prediction 경진대회 데이터는 AI Stages가 제공했다. Machine Learning Advanced (House Prices Prediction Dataset) : CC-BY 학습 데이터의 기간은 2007년 1월 1일부터 2023년 6월 30일 테스트 데이터의 기간은 2023년 7, 8, 9월. P.. 2024. 1. 30. 이전 1 다음
