Computer Science
추천 알고리즘 (recommendation algorithm)의 개요
이커머스 산업의 데이터 활용 분야는 크게 1. 맞춤형 상품 추천 : product recommendation 2. 개인화된 마케팅 전략 : marketing 3. 고객 편의 서비스 제공 : 알렉사, 챗봇 이 있는데 그 중에서 상품 추천 알고리즘에 관하여 살펴보면, 추천 알고리즘 전략 출처: 방송 트렌드 & 인사이트vol.5/ 삼성반도체이야기, 백발백중! 취향저격수 ‘추천 알고리즘’의 비밀/ 한국콘텐츠진흥원, 쇼핑몰과 동영상 플랫폼이 내 취향을 분석한다고? ‘추천 알고리즘’ / 브런치, 추천 알고리즘, 내 취향을 어떻게 그렇게 잘 알아?
신경망 설치를 위한 파일 구성
train.py 1. Dataset 생성 2. model 구성 : add(Dense 등) 3. model 엮기 : compile(loss, optimizer, matrix) 4. 학습(training) : fit(x_train, y_train, epoch, batch, x_val, y_val) 5. 평가(evaluation) evaluate( 6. model 저장 및 파일 변환 .pb / .ckpt / .h5 파일 test.py 1. Dataset 생성 2. model 불러오기 3. 예측(test: predict) : pridict() 4. 투표(voting)
딥러닝 대회 소개
1. 카카오 아레나 arena.kakao.com/ 카카오 아레나 카카오 아레나에서 머신 러닝을 이용해 흥미로운 문제들을 풀어보세요. arena.kakao.com 2. AI 챔시언쉽 올해 처음으로 개최되는 국내 최대규모 인공지능(AI) 스타트업 대회 올해 처음으로 개최되는 국내 최대규모 인공지능(AI) 스타트업 대회 ‘인공지능(AI) 챔피언십’의 과제가 공개되었다. 이 대회는 대기업과 선배벤처 등이 제시한 8개의 인공지능(AI) 과제를 스타트업이 해결하는 형식으로 열린다. 인공지능(AI) 챔피언십은 지난해 12월 발표된 ‘인공지능 국가전략’에 따라 올해 초부터 기획되어온 대회로써, 지난 7월 30일 개막한 ‘연결의 힘, 디지털 드림9’에 이어, 대(기업)-스타(트업) 해결사 플랫폼 2탄으로 추진된다. 대기..
U-net (image segmentation) 논문 읽기
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation Author: Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, and Thomas Brox Computer Science Department and BIOSS Centre for Biological Signalling Studies, University of Freiburg, Germany Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR), Submitted on 18 May 2015 Abstract In this paper, we present a network and training strategy that relies on the stron..
[adsp 핵심요약] 1과목 : 데이터 이해
제1장 데이터의 이해 제1절 데이터와 정보 정성적 데이터 정량적 데이터 암묵지 형식지 DIKW 피라미드 Wisdom 근본원리에 대한 깊은 이해를 바탕으로 도출되는 창의적 아이디어 Knowldge 패턴을 이해하고 예측한 결과물 Information 패턴을 인식하고 의미를 부여한 결과물 Data 형식을 불문하고, 타 데이터와 상관관계가 없는 가공전의 순수한 수치나 기호 제2절 데이터베이스 정의와 특징 데이터 베이스의 정의 데이터베이스의 특징 통합된(integrated) 데이터 저장된(stored) 공용(shared) 변화되는(changeable) 제3절 데이터베이스 활용 제2장 데이터의 가치와 미래 제1절 빅데이터의 이해 제2절 빅데이터의 가치와 영향 제3절 비즈니스 모델 제4절 위기 요인과 통제 방안 제5..
[adsp 핵심요약] 1과목 : 데이터 이해
제1장 데이터의 이해 제1절 데이터와 정보 정성적 데이터 정량적 데이터 암묵지 형식지 DIKW 피라미드 Wisdom 근본원리에 대한 깊은 이해를 바탕으로 도출되는 창의적 아이디어 Knowldge 패턴을 이해하고 예측한 결과물 Information 패턴을 인식하고 의미를 부여한 결과물 Data 형식을 불문하고, 타 데이터와 상관관계가 없는 가공전의 순수한 수치나 기호 제2절 데이터베이스 정의와 특징 데이터 베이스의 정의 데이터베이스의 특징 통합된(integrated) 데이터 저장된(stored) 공용(shared) 변화되는(changeable) 제3절 데이터베이스 활용 제2장 데이터의 가치와 미래 제1절 빅데이터의 이해 제2절 빅데이터의 가치와 영향 제3절 비즈니스 모델 제4절 위기 요인과 통제 방안 제5..