걸음마코딩기

🚦 이번 포스팅에서는 〰️ 📌 콘텐츠 기반 필터링 (Contents-based Filtering)이란? 📌 콘텐츠 기반 필터링 방법 우리가 영화를 추천받고 싶을 때 어떻게 할까? 나랑 성향이 비슷한 친구들이 본 영화를 찾아본다. 내가 좋아하는 감독, 장르, 키워드의 영화를 찾아본다. 이게 바로 협업 필터링 (Collaborative Filtering) Content Based Filtering 이다! 저번 포스팅에서는 협업 필터링에 대해 알아보았다. 이번 포스팅에서는 추천 시스템 알고리즘의 기본 중 두번째 방법인 콘텐츠 기반 필터링 (Content-based Filtering) 에 대해서 알아보자! 📌 콘텐츠 기반 필터링 (Contents-based Filtering)이란? : 사용자에가 특정 아이템..

🚦 이번 포스팅에서는 〰️ 📌 협업 필터링 (Collaborative Filtering)이란? 📌 협업 필터링 종류 1️⃣ Memory Based Approach ➡️ User-based Filtering ➡️ Item-based Filtering 2️⃣ Model Based Approach ➡️ Item-based Filtering 📌 협업 필터링의 한계점 우리가 영화를 추천받고 싶을 때 어떻게 할까? 나랑 성향이 비슷한 친구들이 본 영화를 찾아본다. 내가 좋아하는 감독, 장르, 키워드의 영화를 찾아본다. 이게 바로 협업 필터링 (Collaborative Filtering) Content Based Filtering 이다! 이번 포스팅에서는 추천 시스템 알고리즘의 기본 중 첫번째 방법인 협업 필터링 (..

많은 AI 모델들이 점점 일상에 녹아들고 있는 현 시점에서, 가장 잘 녹아있는 분야는 단연 "추천(Recommendation)"분야라고 한다. 대표적인 예시로는 유튜브 알고리즘이나 넷플릭스, 인터넷 쇼핑몰 등에서 쉽게 찾아볼 수 있을 것이다. 그 중, 넷플릭스의 추천시스템에 대해 간략히 살펴보면서 어떤 방식을 채택하고 있는지 알아보자. 넷플릭스는 여러 요소를 활용하여 사용자의 시청 확률을 추정한다. 카테고리, 출시 연도, 제목, 장르 사용자가 매긴 평점, 시청기록 사용자자와 유사 취향을 가진 사용자의 시청 기록 사용자가 사용하는 기기, 요일, 위치 등 넷플릭스의 머신러닝 모델은 개별 사용자로부터 학습하고, 사용자의 이용 시간동안 데이터를 수집하며 업데이트한다. 따라서, 더 많은 이용시간을 가질수록 더 정..