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[추천시스템] 개인화 서비스 진전에 따른 자동추천 시스템 연구 동향과 방법론적 특성 연구 ◈ 논문 정보 황용석, & 김기태. (2019). 개인화 서비스 진전에 따른 자동추천 시스템 연구 동향과 방법론적 특성 연구. 사이버커뮤니케이션학보, 36(2), 221-253. ◈ 요약 추천 시스템의 전반적인 연구 동향을 정리한 논문이다. 비교적 최근인 2019년도이고 한글로 된 논문이어서 전반적인 추천시스템 관련 연구의 트렌드를 파악하기 위해서 정독했다. 2. 자동추천 시스템에 대한 초기 연구 경향과 연구 방법론적 특성 (1) 시스템 중심 접근 추천시스템에 이용되는 알고리즘의 정확도평가를 주 목적으로 하는 연구 방식으로 현재까지도 가장 광범위하게 이루어지고 있다. 알고리즘 개선이 꾸준하게 이루어지고 있지만, 콜드 스타트 문제, 과적합, diversity & serentipity 감소 등의 문제점이 지.. 2022. 2. 2.
제10회 DB 금융경제 공모전 - 입선 ◈ 공모전 개요 • 참여 기간 : 2019.12. ~ 2020. 2 • 팀 구성 : 2명 • 개요 : 첫 공모전에서 제대로 된 분석을 해보지도 못하고 실패하고 나서 절치부심해서 다시 준비한 공모전이다. DB 금융경제 공모전은 크게 두 가지 분야 중 하나를 선택해서 참여할 수 있다. (1) 은행/보험 분야, (2) 증권/자산/금융경제 분야로 나뉘는데, 나는 (2)를 선택했다. 비교적 머신러닝을 접목할 수 있는 흥미로운 주제가 많을 것 같았고 사용가능한 데이터도 더 많을 것이라고 생각했기 때문이다. 함께 참가한 친구는 김씨고 나는 장씨여서, 팀명 김앤장으로 곧바로 참가 신청서를 제출했다. ◈ 진행 과정 ✅ 주제 선정 및 데이터 수집 전체 공모전 진행 과정에서 주제 선정과 데이터 수집에 가장 많은 시간을 투자.. 2022. 1. 31.
[파이토치 스터디] AlexNet - CIFAR 10 이미지 분석 ◈ AlexNet 사용해서 이미지 분류하기 AlexNet은 2012 이미지넷 경진대회에서 우승한 사전학습 CNN 모델이다. 파이토치를 이용해서 AlexNet을 이용한 이미지 분류를 실시한다. 데이터는 CIFAR 10 데이터를 사용한다. import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import DataLoader import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim import matplotlib.pyplot as plt 필요한 라이브러리를 불러온다. ✔ 기본 전처리 transform .. 2022. 1. 31.
[파이토치 스터디] 신경망으로 회귀분석 + Cross Validation ◈ 모델 구조 확인 파이토치에서 기본적인 모델 구조와 파라미터를 확인하는 방법 import torch from torch import nn import torch.nn.functional as F from torchsummary import summary class Regressor(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.fc1 = nn.Linear(13, 50, bias=True) #첫 번째 레이어 self.fc2 = nn.Linear(50, 30, bias=True) #두 번째 레이어 self.fc3 = nn.Linear(30, 1, bias=True) #출력 레이어 self.dropout = nn.Dropout(0.5) #연산 마다 50%.. 2022. 1. 29.
[파이토치 스터디] 기본 개념 📚 파이토치란? 파이토치는 파이썬 기반 머신러닝 라이브러리다. 텐서플로우, 케라스보다 확장성이 더 좋아서 최근에는 사용자가 점차 증가하고 있다. 파이토치의 장점은 다음과 같다. • GPU 연산을 통해서 멀티 태스킹이나 고차원 문제를 빠르게 해결할 수 있다. • 다양한 모델과 데이터셋을 제공해서 유연한 모델 구축이 가능하다. 즉, 텐서플로우나 케라스보다 확장성과 유연성이 높아서 최근에 많이 사용되고 있다. • numpy와 사용법과 구조가 유사하기 때문에 사용하기가 쉽다. • 최근에는 사용자가 증가하면서 정보 공유도 쉬워지고 있다. https://tutorials.pytorch.kr/ 📚 기본 문법 import torch import torchvision import torchvision.transforms.. 2022. 1. 29.
Numpy (넘파이) 기본 함수 정리 📚 넘파이 기본 설명 넘파이는 다양한 머신러닝 및 딥러닝 모델의 행렬 연산에 주로 사용된다. 처음 데이터 분석을 배울 때에는 주로 판다스를 사용해서 넘파이가 왜 중요한 라이브러리인지 잘 몰랐는데, 본격적으로 딥러닝과 추천시스템을 배우다보니 넘파이의 중요성을 알게 되었다. 넘파이의 기본 단위는 numpy.ndarray 라고 불리는 넘파이 배열이다. 넘파이 array는 다양한 차원을 가지고 있다. ◈ 기본 함수 및 문법 ✅ numpy array 생성 # 행, 열 np.zeros((2,3)) # 차원, 행, 열 np.ones((4,3,2)) np.zeros 나 np.ones 함수에 인자 두개를 입력할 경우 : 행, 열 인자를 3개 입력할 경우 : 차원, 행, 열 # range 함수와 동일 (마지막 숫자는 포함.. 2022. 1. 26.

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