Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/basic-recommender-systems
안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 아주 흥미로운 수업인 기본 추천 시스템(Basic Recommender Systems)을 소개하고자 합니다. 이 수업은 추천 시스템의 기본 개념과 알고리즘을 배우고 싶어하는 모든 분들에게 강력히 추천드립니다.
수업 개요
이 수업은 추천 시스템에 대한 선도적인 접근 방식을 소개합니다. 협업 필터링과 콘텐츠 기반 접근 방식을 포함하여 추천을 제공하는 데 사용되는 가장 중요한 알고리즘에 대해 배울 수 있습니다. 수업이 끝난 후에는 다양한 추천 시스템의 장점과 한계를 이해하고, 선택할 수 있는 기술과 그 평가 방법에 대해서도 배울 수 있습니다.
강의 계획
이 과정은 총 네 가지 모듈로 나뉘어 있으며, 각 모듈에서는 추천 시스템의 필수 개념과 관련된 정보를 제공합니다:
- 기본 개념: 추천 시스템을 분류하고 분석하기 위한 기본 개념을 리뷰하며, 사용 가능한 데이터에 따라 가장 적합한 알고리즘을 선택하는 방법을 배웁니다.
- 추천 시스템 평가: 추천 시스템의 품질을 정의하고 측정하는 방법을 배우며, 목표와 필요에 따라 적절한 평가 활동을 식별할 수 있게 됩니다.
- 콘텐츠 기반 필터링: 사용자가 과거에 좋아했던 항목과 유사한 항목을 추천하는 콘텐츠 기반 추천 기술을 다룹니다. 이를 통해 Item-Content Matrix (ICM)를 이해하고 이를 기반으로 추천 시스템을 만들 수 있도록 돕습니다.
- 협업 필터링: 사용자와 항목 간의 상호작용을 설명하는 User Rating Matrix (URM)를 사용하여 협업 필터링 기술을 학습합니다. 비개인화 추천 시스템 구축과 URM 정규화를 통해 더 나은 추천을 제공하는 방법을 습득합니다.
마무리
이 수업은 추천 시스템에 대해 깊이 있는 지식을 가지고 싶거나 실무에서 활용할 수 있는 실질적인 기술을 배우고자 하는 분들에게 최적의 선택이 될 것입니다. 이 수업을 수강한 후에는 추천 시스템을 구현하는 데 필요한 기술적인 기반을 확고히 할 수 있습니다. 여러분도 추천 시스템의 세계에 들어가고 싶다면 이 수업을 추천드립니다!
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