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sudo: command not found
dpkg -l sudo su - apt-get install sudo -y sudo apt-get update
2024.02.19 -
Deep Learning for CF
딥러닝 장점 1. Nonlinear Transformation : activate function(ReLU, Sigmoid, Tanh) 2. Representation Learning : No feature Engineering and Heterogeneous contents(multi-modality) 3. Sequence Modeling 4. Flexibility 딥러닝 단점 1. Interpretability 2. Data Requirement(need too large data amout) 3. Extensive Hyperparameter Tuning AutoEncoder CF - user-item matrix제작(rating 표시 등, Top-K의 경우 interaction을 발생할 확률을 입력..
2024.01.31 -
Collaborative Filtering
CF(Collaborative Filtering) : matrix completion task. - 단, sparse matrix를 다루기 위한 추가적인 방법이 필요하긴 함. Memory-based CF : 사용자 또는 아이템간 유사도를 바탕으로 rating prediction 또는 top-K ranking에 활용. - 유사도 지표로는 Jaccard, Cosine, Pearson 등이 있다. - item to item CF / user to user CF 등 상품끼리 혹은 유저끼리 유사도를 비교. **아마존에서 발표한 Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com, Simth and Linden,2017 논문을 살펴보자. 현재까지도 Memory-based CF 모..
2024.01.31 -
추천시스템 SOTA 모델, 주요 학회, 라이브러리 및 데이터셋
Top-K Ranking 평가 지표 - Recall@K - Precision@K - MRR - NDCG@K 주요 AI 학회, Data Mining 학회 및 추천 시스템 관련 주요 컨퍼런스 - AI/ML(ICML, NeurlIPS, ICLR, AAAI, IJCAI) - Data Mining(ICDM, KDD) - CV(CVPR, ICCV, ECCV) - NLP(ACL, EMNLP, NAACL)
2024.01.31 -
'개인화'된 추천시스템
추천시스템에서 Deep Learning 발전이 타 분야에 비해 더딘 이유 1. NLP와 CV에 비해 각 회사마다 데이터를 다르게 정의할 수 있다.(스릴 영화에 대한 기준이 모호함) 2. 풀고자 하는 목적에 따라 다른 평가방식을 사용하며 데이터 공개 또한 의무가 아니다. 3. 시간에 따라 user 특성, item 특성이 바뀌기도 한다.(10년전 고양이 사진과 현재 고양이 사진에 비해 시간의 영향을 많이 받음)
2024.01.30 -
(GCN) Graph Convolution Network
input : edges, labels from torch_geometric.nn.models import LightGCN edges = [ [node_id1, node_id2], [node_id1, node_id3], [node_id2, node_id10], ... ] labels = [1,0,0,1,1,1, ...] # for link prediction model = LightGCN(num_nodes=n_node, **kwargs) pred = model(edges) loss = model.link_pred_loss(pred=pred, edge_label=labels) prob = model.predict_link(edge_index=edges, prob=True) acc = accuracy_sco..
2024.01.25