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과정상세

실전! AI 추천 시스템 알고리즘 이해 및 구현

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집합

중급

실전! AI 추천 시스템 알고리즘 이해 및 구현

5

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1,050,000원 (VAT없음)

과정요약

과정요약
학습시간 24시간 난이도 중급
교육비 지원 고용보험 비환급 평가항목 출석률 100%
수료기준 총점 80점 이상시 수료 정원 24 명

과정소개

학습목표

  • 추천 시스템의 기본 원리에 대해 이해하고 구현합니다.
  • 추천 시스템 중 가장 널리 사용되는 Matrix Factorization 모델을 구현합니다.

학습대상

  • 추천 시스템을 구현해야 하는 SW엔지니어
  • 넘파이, 판다스 등 기본적인 파이썬 라이브러리를 통해 기본적인 데이터 전처리가 가능한 개발자 혹은 데이터분석가

과정목차 20

  • 1 일차
    • 과정 소개
      • 과정에서 다루고 있는 내용을 소개합니다.
    • 초간단 추천 로직 만들기
      • MovieLens 100K 데이터셋을 이용하여
        나만의 추천 로직을 만들어 봅니다.
    • 추천 개론
      • 추천 로직을 만들면서 접했던 추천의 요소르 정리하고,
        추천 시스템을 연구하기 위해 필요한 것을 살펴봅니다.
    • 추천의 접근 방법
      • 필드에서 말하는 추천 시스템의 분류를 살펴 보고,
        이들의 기본이 되는 접근 방법을 보입니다.
    • 추천 접근 방법 I
      • 히스토리와 통계량 기본의 접근 방법을 소개하고,
        이들을 기계학습 까지 붙여 봅니다.
    • 추천 접근 방법 2
      • 콘텐츠 기반의 추천을 소개합니다.
        영화 줄거리에서 콘텐츠 정보를 뽑아 옵니다.
        텍스트 분석의 기본 단계인 형태소 분석과 불용어 제거를 합니다
        Bag-Of-Word, Tf-Idf 그리고 LSA을 통해
        텍스트의 벡터화를 하고, 결과를 시각화합니다.
        Open AI의 임베딩서비스를 통한 텍스트 벡터화
  • 2 일차
    • 추천 접근 방법 3
      • 잠재 요소 모델을 소개합니다.
        대표적인 잠재 요소 모델인 ALS 방법을 구현해 봅니다.
        잠재 요소 모델의 산출물을 분석해봅니다.
        이를 바탕으로 사용자 기반의 추천과
        콘텐츠 기반의 추천을 해봅니다.
    • Matrix Factorization 1
      • 다른 모델로 확장이 가능한 모델인 MF 모델을 소개합니다.
        이를 학습시키기 위한 기본 알고리즘인 Gradient Descent도 합니다.
    • Matrix Factorization 2
      • MF를 확장 가능한 형태로 하기 위해,
        Tensorflow Framework을 소개합니다.
    • Matrix Factorization 3
      • Matrix Factorization을 통한 평점 예측을 해봅니다.
        Probabilstic Matrix Factorization을 소개합니다.
    • Matrix Factorization 실습1
      • 실습
        1. Genre 정보 활용하기 / 2. Series 정보 활용하기 /
        3. 외부 임베딩 활용하기
        4. 변형된 형태의 Matrix Factorization
    • Matrix Factorization 요약
      • 실습 결과 분석 및 요약, Q&A
  • 3 일차
    • Multi-Stage 추천
      • Youtube가 제시한 추천 pipeline 소개 및 고찰
    • Two Tower 모델
      • Matrix Factorization 모델의 변형인
        Two Tower 모델을 소개합니다.
    • Two Tower 모델 구현
      • Two Tower 모델을 구현하기 위한
        Tensorflow Custom Training Routine을 분석합니다.
    • Two Tower 모델의 응용
      • RNN을 이용한 시청 패턴을 담아 보고,
        MF를 필드에 응용하기 위한 고찰을 해봅니다.
    • 2-Stage 추천
      • First Stage: Two Tower 모델을 이용한 시청이 예상 되는 영화
        Second Stage: 일반 MF 모델을 이용한 rating 예측을 통한
        선호 영화 도출
    • Tensorflow Recommender 모듈 소개
      • Tensorflow Recommender에서 구현된 개념을 소개합니다.
    • Deep Learning 모델 소개
      • 간단한 Deep Learning 모델 소개
    • 강의 마무리
      • 강의 총론 / Q&A / Future Work

수강후기 5

평균평점

5 / 5.0

  • 5
    안*영

    2023.12.29

    머신러닝, 딥러닝을 아우르는 종합적인 데이터분석 기법과 알찬 실습 내용으로 업무에 큰 도움이 되는 교육이었습니다.
  • 4.75
    송*빈

    2023.12.29

    강의 내용을 정성스럽게 준비해주셔서 만족도가 높습니다.
  • 5
    김*훈

    2023.11.22

    추천시스템의 근간이 되는 기술들을 알수있어 좋았고 추가적으로 머신러닝 기술들까지 설명해주어 연결해볼수 있어 좋았습니다
  • 5
    정*윤

    2023.11.22

    구글이나 넷플릭스,Open AI 와 같은 실제로 사용하는 추천 시스템을 예로 들어 설명해주셔서 좋은 경험이었습니다.
  • 5
    김*우

    2023.11.22

    pandas를 기본으로 추천을 위한 다양한 알고리즘을 직접 코딩해 볼 수 있어 이해하기가 쉬웠으며, 현재 추천 서비스를 제공하는 업체들의 기법에 대해서도 강사님의 다양한 경험을 기반으로 설명을 해주셔서 최신 기술 동향과 코딩 기법에 대해 알아가기에 좋은 기회가 되었습니다.

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