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Recommendation System Study Day1 - 3 (19.02) 본문

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Recommendation System Study Day1 - 3 (19.02)

enent 2022. 2. 20. 16:15
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1)Day1_추천시스템의 시작 Netflix Prize에 대한 이해

 

추천시스템의 시작 Netflix prize에 대한 이해

Recommendation System_Day1

yeo0.github.io

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인터넷 속의 수학 - How does Netflix recommend movies? (1/2) - README

본 포스팅은 단기강좌 인터넷 속의 수학의 강의 들을 요약하는 포스트입니다. Introduction Netflix라는 미국의 DVD rental 업체가 있다. 이전 포스트에서 다뤘던 기업 중에 하나인데, 다시 한번 간략하

sanghyukchun.github.io

 

NETFLIX PRIZE - 다이나믹 했던 알고리즘 대회 (1) - shalomeir's blog

기계학습, 알고리즘 대회에서 연구원들이 치열하게 연구결과를 가지고 경쟁하는 대회가, 대회 기간이 하루 이틀도 아니고 1년 단위로 이뤄진다면 과연 스포츠 경기 종료 휘슬 직전과 같은 흥미

www.shalomeir.com

 

NETFLIX PRIZE – 다이나믹 했던 알고리즘 대회 (2) - shalomeir's blog

NETFLIX PRIZE 진행과정을 담은 포스트 (2)편 입니다. 넷플릭스 알고리즘 대회 3년여의 진행 과정 중 2년의 진행과정을 살펴봅니다.

www.shalomeir.com

 

NETFLIX PRIZE – 다이나믹 했던 알고리즘 대회 (3) - shalomeir's blog

NETFLIX PRIZE 진행과정에 대한 마지막 포스트인 (3)편 입니다. 백만달러가 걸린 Grand Prize 최종 우승까지 팀들간의 치열한 경쟁과 협업과정, 다이나믹했던 마지막 순간을 그려보았습니다.

www.shalomeir.com

 


 

2)Day2_Recommendation과 Machine  Learning의 Formulation

 

Recommendation과 Machine Learning의 Formulation

Recommendation System_Day2

yeo0.github.io

 

Problem Formulation - Recommender Systems | Coursera

Video created by 스탠퍼드 대학교 for the course "기계 학습". When you buy a product online, most websites automatically recommend other products that you may like. Recommender systems look at patterns of activities between different users and di

www.coursera.org

 

Content Based Recommendations - Recommender Systems | Coursera

Video created by 스탠퍼드 대학교 for the course "기계 학습". When you buy a product online, most websites automatically recommend other products that you may like. Recommender systems look at patterns of activities between different users and di

www.coursera.org

 


3)Day3_Collaborative Filtering 문제 정의

 

Collaborative Filtering 문제 정의

Recommendation System_Day3

yeo0.github.io

 

 

Collaborative Filtering - Recommender Systems | Coursera

Video created by 스탠퍼드 대학교 for the course "기계 학습". When you buy a product online, most websites automatically recommend other products that you may like. Recommender systems look at patterns of activities between different users and di

www.coursera.org

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