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AI65

추천시스템 추천 시스템 알고리즘은 사용자에게 상품, 서비스 또는 콘텐츠를 추천하는데 사용되는 다양한 기술과 방법을 포함합니다. 이러한 알고리즘들은 크게 세 가지 유형으로 분류할 수 있습니다. 콘텐츠 기반 필터링(Content-Based Filtering) 콘텐츠 기반 필터링은 사용자의 이전 행동과 항목 자체의 특징을 기반으로 추천을 수행하는 추천 시스템 알고리즘 중 하나입니다. 이 방법은 사용자가 이전에 선호한 항목과 유사한 콘텐츠를 가진 항목을 추천합니다. 주로 아이템의 특성, 속성, 키워드 등을 분석하여 사용자의 취향을 파악하고 이를 기반으로 추천을 생성합니다. 다음은 콘텐츠 기반 필터링의 주요 특징과 동작 원리에 대한 자세한 설명입니다 아이템 특성 분석 콘텐츠 기반 필터링에서는 아이템(콘텐츠)의 특성이 중요합.. 2023. 12. 5.
유저베이스, 아이템베이스 추천시스템 유저베이스(Userbase) 추천 시스템 유저베이스 추천 시스템은 사용자와 비슷한 성향 또는 행동 패턴을 가진 다른 사용자에게 추천을 하는 방식입니다. 주요 아이디어는 "이 사용자와 유사한 사용자들이 무엇을 좋아하는가?"를 분석하여 추천을 제공하는 것입니다. 이 방식은 협업 필터링(Collaborative Filtering)의 일부로 사용되며 사용자-사용자 협업 필터링이라고도 불립니다. 이 방식은 사용자 간의 상호작용 데이터(예: 사용자가 상품을 구매하거나 평가한 데이터)에 의존합니다. 유저베이스 추천 시스템의 장점은 개인화된 추천을 제공할 수 있고, 새로운 상품에 대한 추천을 할 수 있습니다. 하지만 데이터 희소성 문제와 추천의 출발점인 초기 사용자에게 추천하기 어렵다는 단점이 있습니다. 아이템베이스(.. 2023. 10. 26.
XGBoost XGBoost는 Gradient Boosting 알고리즘을 기반으로 한 머신 러닝 라이브러리로, 특히 분류 및 회귀 문제에서 높은 예측 성능을 제공하는 인기 있는 알고리즘 중 하나입니다. "Extreme Gradient Boosting"의 약자로, 데이터 분석 및 예측 모델링 작업에 널리 사용됩니다. 아래는 XGBoost의 주요 특징과 장점에 대한 간략한 소개입니다: XGBoost의 특장점 Gradient Boosting 기반 XGBoost는 Gradient Boosting 알고리즘을 사용하여 약한 예측 모델(일반적으로 의사 결정 트리)을 연속적으로 개선하며 강력한 앙상블 모델을 생성합니다. Regularization XGBoost는 모델의 복잡성을 제어하기 위한 L1(Lasso) 및 L2(Ridge) .. 2023. 10. 2.
[Keras] EarlyStopping EarlyStopping은 머신 러닝 모델의 훈련을 중지시키는 콜백(callback) 클래스 중 하나로, 특정 조건이 충족되면 모델 훈련을 조기에 멈추도록 도와주는 역할을 합니다. 이 클래스는 주로 훈련 중 과적합(overfitting)을 방지하거나, 최상의 검증 성능을 갖는 모델을 선택하기 위해 사용됩니다. 시그니처 EarlyStopping 클래스의 시그니처 (메서드와 파라미터)는 라이브러리 또는 프레임워크에 따라 다를 수 있지만, 일반적인 시그니처는 다음과 같습니다: from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping EarlyStopping(monitor='val_loss', min_delta=0, patience=0, verbose=0, mode='aut.. 2023. 9. 21.
[Keras] Sequential 모델과 Dense, Dropout TensorFlow의 Sequential 클래스는 신경망 모델을 만들기 위한 고수준 API 중 하나로, 순차적으로 레이어를 쌓아 간단한 신경망 모델을 구축하는 데 사용됩니다. 이 클래스는 특히 간단한 feedforward 신경망을 만들 때 유용합니다. Sequential 모델은 순서대로 레이어를 추가하면, 입력 데이터가 첫 번째 레이어에서 시작하여 순차적으로 각 레이어를 통과하게 됩니다. 주요 단계 Sequential 클래스를 사용하여 신경망 모델을 만드는 주요 단계는 다음과 같습니다: Sequential 모델 생성 from tensorflow.keras.models import Sequential model = Sequential() 레이어 추가 model.add() 메서드를 사용하여 순차적으로 레이어.. 2023. 9. 21.
머신러닝 모델 및 데이터 전처리를 위한 주요 클래스 머신러닝 모델 및 데이터 전처리를 위한 주요 클래스들이 있습니다. 다음은 몇 가지 소개할 만한 클래스들입니다: GridSearchCV 및 RandomizedSearchCV 이 클래스들은 하이퍼파라미터 튜닝을 위해 사용됩니다. GridSearchCV는 지정된 하이퍼파라미터 그리드에서 모든 조합을 시도하고 최적의 하이퍼파라미터를 찾아줍니다. RandomizedSearchCV는 랜덤 샘플링을 통해 하이퍼파라미터 공간에서 무작위로 조합을 시도합니다. from sklearn.model_selection import GridSearchCV, RandomizedSearchCV Pipeline Pipeline 클래스는 데이터 전처리와 모델 훈련 단계를 하나의 파이프라인으로 묶어주는 데 사용됩니다. 이를 통해 코드를 더.. 2023. 9. 21.
KFold KFold는 교차 검증 (cross-validation)을 수행하는 데 사용되는 기술 중 하나입니다. 교차 검증은 기계 학습 모델의 성능을 평가하고 모델이 과적합되지 않도록 도와주는 중요한 기술 중 하나입니다. KFold 교차 검증은 데이터를 여러 부분 집합으로 나누고, 각각의 부분 집합을 훈련 및 검증 데이터로 사용하여 모델을 여러 번 훈련하고 평가합니다. 주로 사용되는 KFold 클래스와 관련된 라이브러리 및 클래스는 다음과 같습니다. KFold scikit-learn은 파이썬의 머신러닝 라이브러리 중 하나로, KFold 클래스를 제공합니다. KFold는 데이터를 여러 폴드(fold)로 나누고, 각 폴드를 순차적으로 검증 데이터로 사용하고 나머지 폴드를 훈련 데이터로 사용하여 교차 검증을 수행하는 데.. 2023. 9. 21.
LSTM(Long Short-Term Memory) LSTM은 "Long Short-Term Memory"의 약어로, 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 아키텍처의 한 종류입니다. LSTM은 시퀀스 데이터를 처리하고 장기적인 의존성을 학습하는 데 사용되며, 주로 자연어 처리 및 시계열 예측과 같은 응용 분야에서 널리 사용됩니다. LSTM은 RNN의 한계를 극복하기 위해 개발되었는데, RNN은 긴 시퀀스 데이터에 대한 학습에서 그래디언트 소실 혹은 폭발 문제를 가지고 있습니다. 이로 인해 RNN은 긴 시퀀스에 대한 정보를 적절히 유지하지 못하는 경향이 있습니다. LSTM은 이러한 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 주요 구성 요소를 도입했습니다. 주요 구성요소 Cell State (셀 상태): LSTM은 고정된 길이의 메모리 .. 2023. 9. 18.
[TensorFlow] Tokenizer 텐서플로우(TensorFlow)의 Tokenizer 클래스는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 작업을 수행할 때 텍스트 데이터를 토큰(token)으로 분리하고 관리하기 위한 도구 중 하나입니다. 토큰은 텍스트를 작은 단위로 나눈 것으로, 예를 들면 단어, 문장 부호, 혹은 문자 등이 될 수 있습니다. Tokenizer 클래스는 주로 다음과 같은 목적으로 사용됩니다: 목적 텍스트 토큰화(Tokenization): 주어진 텍스트를 토큰으로 나누는 작업을 수행합니다. 이를 통해 문장을 단어, 문장 부호, 혹은 하위 단위로 분해할 수 있으며, 이러한 토큰은 머신러닝 모델의 입력으로 사용됩니다. 어휘(Vocabulary) 구축: Tokenizer는 데이터로부터 추출한 토큰들.. 2023. 9. 13.

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