Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/advanced-recommender-systems
고급 추천 시스템 과정 소개
오늘은 Coursera에서 제공하는 고급 추천 시스템(Advanced Recommender Systems) 과정을 소개해 드리려고 합니다. 추천 시스템은 요즘 많은 온라인 플랫폼에서 중요한 역할을 하며, 이 과정은 머신러닝 기술을 이용해 더욱 정교한 추천 시스템을 구축하는 방법을 배울 수 있습니다.
강의 개요
이 과정에서는 과거의 사용자 피드백을 바탕으로 모델을 자동으로 구축하는 기술을 배우고, 하이브리드 정보 관리 방법과 다양한 필터링 기술을 통합하는 방법을 익힐 수 있습니다.
강의 내용
과정은 총 네 개의 모듈로 구성되어 있습니다:
- 고급 협업 필터링 (Advanced Collaborative Filtering): 이 모듈에서는 협업 필터링 기술에 머신러닝을 적용하여 아이템 간의 유사성을 학습하고, 사용자 의견을 더 잘 반영하는 추천을 제공하는 알고리즘을 작성하는 방법을 배웁니다.
- 특이값 분해 기법 (SVD): 이 모듈에서는 차원 축소 및 행렬 분해 접근법에 기반한 협업 필터링 기법을 학습하고, 메모리 기반과 모델 기반 추천 시스템의 차이를 이해합니다.
- 하이브리드 및 컨텍스트 인식 추천 시스템: 다양한 기본 알고리즘을 조합하는 방법을 배워 추천 품질을 개선하는 하이브리드 추천 시스템을 실습합니다.
- 팩토리제이션 머신 (Factorization Machines): 이 최종 모듈에서는 측면 정보와 함께 협업 필터링을 위한 고급 기술에 대해 배우고, 이를 통해 다양한 필터링 기술을 혼합하는 방법을 설명합니다.
실습 기회: RecSys Challenge
이 과정의 마지막에는 RecSys Challenge라는 실습 기회가 있습니다. 온라인 슈퍼마켓의 4개월간의 거래 데이터를 사용하여 사용자가 어떤 상품과 상호작용할지를 예측하는 경매에 도전할 수 있습니다. 이 경험은 실제 환경에서 배운 내용을 활용하고 실력을 향상시킬 수 있는 좋은 기회입니다.
총평 및 추천
만약 추천 시스템 및 머신러닝에 대해 깊이 배우고 싶으시다면, 고급 추천 시스템 과정을 적극 추천드립니다. 이 과정은 이론과 실습을 동시에 진행하기 때문에 실제 데이터에 기반한 경험을 쌓을 수 있습니다. 머신러닝에 대한 기초 지식이 있다면 더욱 오는 도움이 될 것입니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/advanced-recommender-systems