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TIL: 20200824 # Recommender System Coursera 강의 및 시험 완료 논문 정리: Deep Neural Networks for YouTube Recommendations https://dhsong10.tistory.com/49 유튜브 추천 시스템 정리: Deep Neural Networks for YouTube Recommendations Covington, P., Adams, J., & Sargin, E. (2016, September). Deep neural networks for youtube recommendations. In Proceedings of the 10th ACM conference on recommender systems (pp. 191-198). 상용 추.. dhsong10.t..
호밀밭의 파수꾼: 정말 욕설이 많은 소설인가? 호밀밭의 파수꾼은 미국 청소년 필독 도서 중 하나로서 한마디로 ‘고전’이다. 소설은 사춘기 청소년 홀든 콜필드의 방황을 통해 어른들의 세계와 아이들의 세계를 대비한다. 어른의 경계선 앞에서 홀든은 어른들의 위선을 역겨워하며, 호밀밭의 파수꾼처럼 아이들과 순수함을 간직하고 싶다는 의지를 표명한다. 이러한 모습은 홀든이 어른들의 세계에 있는 다른 친구들과는 끊임없이 갈등하지만, 자신의 여동생 피비만큼은 누구보다 사랑하는 것을 통해 드러난다. 물론 호밀밭의 파수꾼에 대해서 긍정적인 시선만 존재하는 것은 아니다. 청소년 권장 소설임에도 불구하고 호밀밭의 파수꾼은 선정적이고 폭력적인 장면이 많으며, 무엇보다 주인공 홀든의 입에서 내뱉어진 욕설이 소설에 가득하다. 이러한 점이 과연 소설이 청소년들에게 권장할만한 소..
유튜브 추천 시스템 정리: Deep Neural Networks for YouTube Recommendations Covington, P., Adams, J., & Sargin, E. (2016, September). Deep neural networks for youtube recommendations. In Proceedings of the 10th ACM conference on recommender systems (pp. 191-198). 상용 추천 시스템에서 고려하는 문제 유튜브(YouTube)와 같은 상용 추천 시스템 개발자는 Scale, Freshness, Noise와 같은 문제를 고민한다. Scale은 데이터 규모에서 비롯되는 문제이다. 유튜브(YouTube)에는 수많은 사용자와 동영상이 있다. 대규모 데이터 환경에서의 추천 모델은 소규모 데이터 환경에서의 모델보다 성능 및 속도에 유의해야 한다. 작은..
About GAN(Generative Adversarial Nets) 데이터를 생성하는데 사용하는 GAN은 무엇일까? GAN은 생성 모델이다. 기계 학습은 크게 지도 학습과 비지도 학습으로 구분한다. 지도 학습과 비지도 학습을 구분하는 기준은 데이터의 특성이다. 정답 라벨이 있는 데이터를 가지고 예측이나 분류 과제를 수행하는 모델을 만드는 것을 지도 학습이라고 부른다. 대표적으로 손 글씨 숫자 데이터 MNIST에는 손 글씨 숫자와 그 숫자에 대한 라벨(0-9)이 있다. 지도 학습에 따르면 손 글씨 숫자 이미지를 보고 어떠한 숫자인지 분류하는 것은 지도 학습의 전형이라고 할 수 있다. 지도 학습을 활용하여서 데이터에 따른 정답을 맞히는 모델을 판별 모델(Discriminative Model)이라고 한다. 일반적으로 판별 모델을 구현하기 위해서 지도 학습의 방법을 사용한다. ..
Week 3: Logistic Regression (feat. Regularization) Andres Ng 교수님의 Machine Learning 3주차 키워드 및 간단 정리입니다. Logistic Regression Hypothesis, Cost Function, Gradient Hypothesis $h_\theta(x) = \frac{1}{1+e^{-\theta^{T}x}}$ Cost Function: Crossentropy $J(\theta) = -\frac{1}{m}\Sigma ylog(h_\theta(x)) + (1-y)log(1-h_\theta(x))$ Gradient $\theta_j := \theta_j - \alpha\frac{\delta}{\delta \theta_j}J(\theta)$ $:= \theta_j - \alpha \frac{1}{m} \Sigma (h_\thet..
Generative Adversarial Nets Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., ... & Bengio, Y. (2014). Generative adversarial nets. In Advances in neural information processing systems (pp. 2672-2680). 1. Introduction GAN 개념적 이해 경찰과 지폐 위조범 비유 Discriminator은 경찰로서 진짜와 가짜를 잘 구분하도록 학습한다 Generator는 지폐 위조범으로서 Discriminator 경찰이 잘 구분하지 못할 정도록 진짜와 비슷한 가짜를 생성한다 2. Related work GAN 이전의 생성 모델을 위한 시도 확률..
Week 2 Andrew Ng 교수님의 Machine Learning 강좌 주요 키워드 및 내용입니다. Linear Regression with Multiple Variables Hypothesis, Cost Function, and Gradient Hypothesis $h_\theta(x) = \theta^{T}x = \theta_0 + \theta_1x_1 + \theta_2x_2 + ... + \theta_nx_n$ Cost Function $J(\theta) = \frac{1}{2m} \Sigma_{i=1}^{m}(h_\theta(x)-y)^{2}$ Gradient $\theta_j := \theta_j - \alpha \frac{\delta}{\delta \theta_j}J(\theta) = \theta_j..
Week 1 Andrew Ng 교수님의 Machine Learning 강좌 주요 키워드 및 내용입니다. Introduction Definition of Machine Learning Learn without being explicitly programmed For task T, with lots of experience E, performance P would be better Categorization of Machine Learning Supervised Learning and Unsupervised Learning Regression and Classification Cocktail Party Problem Linear Regression with One Variable Univariate Linear Regr..

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