Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/recommender-systems-introduction
안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 아주 유익한 강의, 추천 시스템 입문: 비개인화 및 콘텐츠 기반 추천 시스템에 대해 소개하고자 합니다. 이 과정은 추천 시스템 전문화의 첫 번째 과정으로 설계되었으며, 추천 시스템의 기본 개념과 다양한 예시를 자세히 검토한 후, 비개인화 추천 및 콘텐츠 기반 추천 방식에 대해 배울 수 있습니다.
과정 개요
이 과정은 추천 시스템의 역사적 맥락을 포함하여 기술을 소개하고, 추천 시스템의 종류에 대한 상세한 분류법 및 MovieLens와 Amazon.com과 같은 시스템의 투어를 제공합니다. 또한, 사용자에 대한 기본적인 이해를 돕기 위한 평가도 포함되어 있습니다.
비개인화 및 스테레오타입 기반 추천 시스템
이 모듈에서는 비개인화 추천 및 경량 개인화 추천을 위한 몇 가지 기술을 배우게 됩니다. 의미 있는 요약 통계를 사용하는 방법, 제품 연관성을 계산하는 방법, 인구 통계학적 방법을 탐구하는 방법 등을 학습합니다.
콘텐츠 기반 필터링 – 파트 I & II
다음으로는 개인의 관심 프로필을 구축하는 방식을 바탕으로 한 콘텐츠 기반 필터링 기술을 배웁니다. 두 주에 걸쳐 진행되며, 기본 기술을 연습한 후, 여러 가지 고급 인터페이스 및 콘텐츠 기반 계산 기법도 탐구하게 됩니다.
과정 마무리
마지막으로, 후속 과정을 위해 유용할 수 있는 수학적 표기를 정리합니다. 이 과정을 통해 추천 시스템에 대한 기초 지식을 갖추고, 더 심화된 학습으로 나아갈 수 있습니다.
추천 시스템에 관심이 있거나 데이터 사이언스 분야에 진입하고자 하는 모든 분들께 이 과정을 강력히 추천드립니다! 실습을 통해 실제 데이터를 다루어보고, 다양한 추천 기법을 배울 수 있는 좋은 기회가 될 것입니다.
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