Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/recommendation-models-gcp
추천 시스템 과정 개요
안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 훌륭한 과정인 Recommendation Systems on Google Cloud에 대해 이야기해 보려고 합니다. 머신러닝에 대한 기초 지식이 있으신 분들이라면 이 과정이 매우 유익할 것입니다. 이 과정은 Google Cloud의 고급 머신러닝 시리즈의 다섯 번째이자 마지막 과정으로, 추천 엔진을 만드는 ML 파이프라인을 구축하는 방법을 배우게 됩니다.
과정 구성
이 과정은 다음과 같은 주제로 구성되어 있습니다:
- 추천 시스템 개요: 추천 시스템의 정의와 종류, 개발 시 발생하는 일반적인 문제를 다룬다.
- 콘텐츠 기반 추천 시스템: 사용자와 아이템의 특성을 활용하여 추천 시스템을 구축하는 방법을 배운다.
- 협업 필터링 추천 시스템: 여러 사용자의 상호작용 데이터를 결합해 예측의 질을 향상시키는 방법을 알아본다.
- 추천 시스템을 위한 신경망: 다양한 추천 시스템을 결합한 하이브리드 접근 방식을 배운다.
- 강화 학습: 머신러닝에서 강화 학습의 목표와 역할에 대해 소개한다.
- 요약: 과정에서 다룬 주제를 복습한다.
추천 이유
이 과정은 실제 Google Cloud 환경에서 추천 시스템을 만드는 데 필요한 모든 기술을 갖출 수 있도록 도와줍니다. 각 모듈은 실제 사례와 Qwiklabs를 통해 실습 기회를 제공하여 이론을 실제로 적용하는 데 큰 도움이 됩니다. 이 과정을 통해 추천 시스템의 기반 지식을 다지고, 머신러닝의 다양한 응용 가능성을 탐색해 보세요!
마무리
고급 머신러닝 기술을 배우고 싶고, 추천 시스템에 관심이 있다면 이 과정을 꼭 수강해 보시기를 권장합니다. 오늘 포스트가 도움이 되셨길 바라며, 더 많은 학습을 위해 Coursera에서도 다양한 과정을 찾아보세요!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/recommendation-models-gcp