Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/recommender-metrics
추천 시스템은 오늘날 기계 학습 및 데이터 분석의 중요한 부분을 차지하고 있습니다. Coursera에서 제공하는 ‘추천 시스템: 평가 및 메트릭스’ 과정은 추천 시스템의 평가 방법에 대한 심층적인 이해를 제공합니다. 이 과정은 기본적인 추천 및 예측 메트릭스부터 시작하여 고급 메트릭스 및 오프라인 평가 방법론을 다룹니다.
### 강좌 개요
이 과정에서는 다음과 같은 내용을 배울 수 있습니다:
– 다양한 예측 정확도 및 랭크 정확도를 측정할 수 있는 메트릭스
– 결정 지원과 관련된 메트릭스
– 다양성, 제품 커버리지, 우연성 등의 요소가 평가에 미치는 영향
– 사용자 목표와 비즈니스 목표에 따른 다양한 메트릭스의 관계
– 데이터 준비 및 샘플링, 데이터 집계 방법을 포함한 오프라인 평가를 수행하는 방법
이 과정은 많은 경우에 따라 프로그래밍 기술과 기계 학습에 대한 기본 개념이 필요하므로, 기초적인 배경 지식이 있는 분들에게 추천합니다.
### 강좌의 장점
– 다양한 평가 메트릭스의 이해
– 실제 예제와 연습 문제를 통한 학습
– 전문가의 통찰과 경험이 담긴 강의
저는 이 강좌를 통해 추천 시스템을 평가하는 데 필요한 다양한 기술을 배우는 데 큰 도움이 되었다고 느꼈습니다. 추천 시스템에 대한 이해가 깊어지면서, 실제 비즈니스 상황에서 어떻게 적용할 수 있는지를 체계적으로 배울 수 있었습니다.
추천 시스템에 관심이 있는 분들께 이 과정을 적극 추천합니다!
Coursera에서 이 과정을 수강하면서 얻은 지식이 실무에 큰 도움이 될 것입니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/recommender-metrics