Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/matrix-factorization
소개
안녕하세요! 오늘은 Coursera에서 제공하는 훌륭한 온라인 과정 중 하나인 행렬 분해 및 고급 기술(Matrix Factorization and Advanced Techniques)을 소개하고, 리뷰해보려고 합니다. 추천 시스템에 대해 배우고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 모르겠다면, 이 과정이 바로 당신을 위한 것입니다!
과정 개요
이 과정은 추천 시스템을 구축하기 위한 다양한 행렬 분해 및 하이브리드 머신 러닝 기술을 학습하는 기회를 제공합니다. 기본적인 행렬 분해 기법부터 시작하여 사용자-제품 선호 공간의 차원을 줄이는 방법에 대한 직관과 실용적인 세부사항을 이해하게 됩니다. 이후에는 다양한 알고리즘의 강점을 결합하여 강력한 하이브리드 추천기를 만드는 기술에 대해 배우게 됩니다.
강의 커리큘럼
서문
과정을 시작하기 전에 알아야 할 내용이 담겨 있습니다.
행렬 분해(1부)
이 모듈은 행렬 분해 추천 기법에 대한 두 주차 구성 및 과제가 포함된 두 부분으로 나뉩니다. 두 번째 주차에 과제와 퀴즈가 제출되며, 명예 과제 또한 제출해야 하므로 첫 주부터 미리 과제를 시작하는 것이 중요합니다.
행렬 분해(2부)
여기에서는 더 깊이 있는 행렬 분해 기술을 배우게 됩니다.
하이브리드 추천 알고리즘
이 내용은 하이브리드 및 머신 러닝 추천 알고리즘 및 고급 추천 기술에 대한 세 부분으로 나뉘어 있습니다. 두 번째 주차에 퀴즈와 명예 과제를 제출해야 하며, 이전과 마찬가지로 미리 시작하는 것이 좋습니다.
고급 머신 러닝
추천 시스템에서 사용할 수 있는 고급 머신 러닝 기술에 대해 배웁니다.
고급 주제
추천 시스템의 최신 기술과 트렌드에 대해 다룹니다.
왜 추천하는가?
이 과정은 추천 시스템에 대한 기초 지식뿐만 아니라, 실무에서 필요한 고급 기술을 제공합니다. 온라인 학습을 통해 자신의 속도에 맞춰 공부할 수 있으며, 실습을 통해 실제 문제를 해결하는 능력을 기를 수 있습니다. 강의 자료가 체계적이며 관련 과제가 주어져 이해도를 높일 수 있습니다.
결론
추천 시스템에 관심이 있는 누구에게나 이 과정은 유용할 것입니다. 기초부터 고급 기술까지 탄탄하게 배울 수 있는 좋은 기회이니, 꼭 한 번 수강해 보시길 추천드립니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/matrix-factorization