앞구름기

2024.07.02 - [AI] - 추천 시스템 연구 동향 분석하기 (2) GNN 기반 추천 시스템 연구 동향 분석하기 (2) GNN 기반2024.07.01 - [AI] - 추천 시스템 연구 동향 분석하기 (1) 기존 추천 시스템 추천 시스템 연구 동향 분석하기 (1) 기존 추천 시스템/) /) *´ㅅ`) づ 목차1. 콘텐츠 기반 필터링 (Content-Based Filtering)2. 협업alsrudalsrudalsrud.tistory.com .　〃∩ ∧＿∧ 　⊂⌒(　･ω･) 　　＼_ っ♥c   목차1. GCN2. GAT3. NGCF GCN (Graph Convolutional Network)· 그래프에서 CNN 처럼 커널 또는 필터를 이용하여 convolution 연산을 수행하여 그래프의 내재된 정보..

2024.07.01 - [AI] - 추천 시스템 연구 동향 분석하기 (1) 기존 추천 시스템 추천 시스템 연구 동향 분석하기 (1) 기존 추천 시스템/) /) *´ㅅ`) づ 목차1. 콘텐츠 기반 필터링 (Content-Based Filtering)2. 협업 필터링 (Collaborative Filtering)3. 딥러닝 기반  1. 콘텐츠 기반 필터링 (CBF) · 1980년대 주로 사용 · 데이터가 없는 신규 사용자에alsrudalsrudalsrud.tistory.com .╭ ◜◝ ͡   ◜◝ (        ´ㅅ`   ) ╰ ◟ ◞ ͜     목차1. 배경2. GNN 기반 추천 시스템에 대한 간략한 소개  배경 · 기존 추천 시스템에 관한 연구는 전통적인 협업 필터링(CF) 및 행렬 분해(MF) 기반..

/) /) *´ㅅ`) づ 목차1. 콘텐츠 기반 필터링 (Content-Based Filtering)2. 협업 필터링 (Collaborative Filtering)3. 딥러닝 기반  1. 콘텐츠 기반 필터링 (CBF) · 1980년대 주로 사용 · 데이터가 없는 신규 사용자에게도 아이템 추천 가능 (그러나 자신의 과거 구매 이력이 부족할 경우 추천의 성능을 보장할 수 없으며, 구매 이력과 프로필 정보가 모두 존재하지 않는다면 콘텐츠 기반 접근 방식 추천 시스템을 구현하는 것이 불가능)· 아이템에 대한 세부 정보를 토대로 사용자가 과거에 소비했던 콘텐츠와 유사한 콘텐츠를 추천해주는 방식 · 일반적으로 아이템을 벡터 형태로 표현 후 유사도 계산 (원 핫 인코딩과 임베딩 방식 사용)  2. 협업 필터링 (CF)..

Failed to connect to repository : Command "git.exe ls-remote -h -- https://github.com/alsrudursla/Software-Engineering.git HEAD" returned status code 128: stdout: stderr: fatal: unable to access 'https://github.com/alsrudursla/Software-Engineering.git/': error setting certificate file: C:/Program Files/Git/mingw64/ssl/certs/ca-bundle.crt   📎 빠른 정리 !1. ca-bundle.crt 파일 위치한 경로 찾기2. 관리자 권한으로 cmd 창..

드디어 코사인 유사도 기반으로 음식 추천하는 방식을 이해해 왔어요 :-) 오예 🚀 순서1. 사용할 음식 데이터 파일 전처리하기2. 사용자가 선호하는 음식 카테고리를 입력받아 다시 한 번 전처리3. 해당 음식 파일을 벡터로 나타내기4. 사용자 선호도를 벡터로 나타내기5. 코사인 유사도 계산하기6. 유사도가 가장 큰 음식 추천  1️⃣ 🏠 2024.04.28 - [AI] - [AI 도전기 17일차] 음식 데이터 전처리하기  [AI 도전기 17일차] 음식 데이터 전처리하기📍 오늘 할 일 📍음식 영양 정보 데이터에서 내가 필요한 정보만 남겨두자 ! 📎사용한 데이터 📎 전국통합식품영양성분정보(음식)표준데이터   😭 시행착오들....⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇alsrudalsrudalsrud.tistory.c..

📍 오늘 할 일 📍음식 영양 정보 데이터에서 내가 필요한 정보만 남겨두자 ! 📎사용한 데이터 📎 전국통합식품영양성분정보(음식)표준데이터   😭 시행착오들....⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️  ❔ csv 파일이 안불러와져요UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xbd in position 0: invalid start byte 해결 방법 : encoding='cp949' 추가하기  ❔ tensorflow 설치가 안돼요ERROR: Could not install packages due to an OSError: [Errno 2] No such file or directory: 'C:\\Users\\alsrud\\AppData\\Local\\Packa..

전제 : 1. 회원 가입 시 사용자가 선호하는 음식 카테고리를 받을 예정이다2. 회원 가입 시 사용자의 나이, 성별, 활동량을 받을 예정이다  📍 오늘 할 일데이터베이스 구축하기 ❔ 추천 시 고려 사항- 사용자가 선호하는 음식 카테고리를 가진 음식- 사용자 맞춤 (하루 영양소(탄단지/칼로리) 섭취 기준/3) 에 가까운 순 음식 메뉴 리스트 📜 필요한 데이터베이스1. 음식 데이터베이스 (음식 카테고리, 음식 이름, 탄수화물, 단백질, 지방 .. ) - 전국통합식품영양성분정보표준데이터  - 전국통합식품영양성분정보(음식)표준데이터  - 식품의약품안전처_식품영양성분DB정보 (Open API)2. 식단 기준 데이터베이스 (권장 기준) ← DB 가 꼭 필요한지도 생각해봐야겠다 - 보건복지부 2020 한국인 영양..

내가 하기로 한 컨텐츠 기반 필터링 알고리즘이 꽤나 예전 기술이라 한다..ㅎㅣㅇ 최신 논문을 찾아보자... (어디까지가 최신이지?) 1. 딥러닝 기반 추천 시스템 성능 비교 연구 딥러닝 기반 추천시스템 성능 비교 연구 | DBpia이학림, 박철용 | 한국데이터정보과학회지 | 2024.1www.dbpia.co.kr 2. Evaluating Recommendation System 논문 찾는 중.... 근데 찾다보니까 content based filtering 은 예전 기술이 맞지만 그걸 보완해서collaborative filtering 이랑 하이브리드로 만드는 기술은 비교적 최신인 거 같은데?어디까지가 최신이냐고? 최신이라고 우겨ㅜ   관련 논문1. 혼합필터링(Hybrid ..

강의의 최종 실습에 도착했다 *.~ 🎬 대학 합격 예측 AI 만들기 🎬 🛠️ 강의용 csv 데이터 파일 다운받기 (텐서플로우를 실행하는 곳과 같은 파일에 있어야 한다) YouTube www.youtube.com 📍 시나리오 · admit : 0 불합격 · admit : 1 합격 · rank : 1 이 가장 높은 레벨 EX) 영어 760점, 학점 3.0, 지원한 대학교 랭킹이 2인 사람이 이 학교에 붙을 확률을 구해보자 - 텐서플로우 (keras) 가 알아서 학습해준다 - 파이썬 파일과 같은 폴더에 csv 데이터 파일을 준비해야한다 1. Keras 로 모델 만들기 1-1 딥러닝 model 디자인하기 🤚 마지막 노드는 무조건 1개 !! (출력 레이어) 🤚 최종 확률값 출력을 위해 마지막 노드는 sigmoid..

키 데이터가 주어지면 신발 사이즈를 예측할 수 있는 즐거운 실습을 해보자 ~.