Week 6: 추천시스템#
여섯 번째 주차는 추천시스템에 관한 내용을 다룹니다. 추천 시스템은 사용자의 이전 행동, 선호도 및 상호작용을 분석하여 개인화된 제품이나 서비스를 제안하는 기술입니다. 이번 주에는 추천 시스템의 기본적인 개념부터 고급 주제까지 다양한 내용을 탐구하며, 실제 데이터를 사용한 실습을 통해 이론을 실제 상황에 적용해 볼 예정입니다.
추천 시스템의 기본 개념
추천 시스템의 기본을 이해하기 위해 콘텐츠 기반 필터링, 협업 필터링과 같은 기본적인 추천 알고리즘과 이들이 어떻게 사용자에게 개인화된 경험을 제공하는지 알아봅니다.
추천 시스템의 고급 주제
이 부분에서는 매트릭스 분해, 딥러닝 기반 추천 시스템, 추천 시스템에서의 cold-start 문제 해결 방법 등 추천 시스템을 개선하고 최적화하는 데 사용되는 고급 기술과 전략에 대해 배웁니다.
추천 시스템 실습
실습 세션을 통해 학습한 이론을 실제 데이터 세트에 적용해 보며, 추천 시스템을 구축, 평가하고 개선하는 방법을 직접 경험해 봅니다.
이번 주차는 추천 시스템의 이론적 배경과 함께 실용적인 기술을 학습하여, 여러분이 실제로 추천 시스템을 설계하고 구현할 수 있는 능력을 키울 수 있는 기회가 될 것입니다.