추천6 [논문리뷰] Factorization Machines Abstract Factorization Machines은 SVM과 마찬가지로 feature vector의 실제값으로 예측을 하지만, 인수분해된 파라미터 값을 사용하여 모든 변수와 상호작용을 한다. 따라서 엄청 큰 sparse한 데이터 셋은 SVM으로 예측을 실패할 수 있지만 FM으로는 가능하다. FM 모델은 선형시간(시간복잡도)내에서 계산되어 최적화를 할 수 있다. 특히 비선형 SVM에서 dual form으로 변형한 계산이 필요 없다. 반면에 matrix factorization, 병렬 요인 분석 또는 SVD++, PITF, FPMC와 같이 특수화된 모델도 있다. 그러나 이러한 모델은 특수한 데이터에만 적용할 수 있으며 각 태스크별로 알고리즘 최적화를 진행해야 한다. 그러나 FM은 feature vec.. 2021. 8. 30. [아이패드] 프로크리에이트 제스쳐 및 기타 설명 모음 프로크리에이트 제스쳐 [참조 : 자토의 아이패드 드로잉 클래스] 브러쉬 등 그림 그리기 소스 가져오기 folio.procreate.art/discussiond/10에서 가져오기 폰트는 무료 폰트 라이센스 확인하여 사용하기 2021. 5. 12. [추천시스템] 콘텐츠 기반 추천 시스템 정의 정의: 콘텐츠, 즉! 아이템을 기반으로 추천한다. 1. 사용자가 과거에 경험했던 아이템 중, 비슷한 아이템을 현재 시점에서 추천한다. 2. 아이템의 항목 자체를 분석하여 추천한다. 방법: 콘텐츠 프로파일링하여 유저가 선호했던 콘텐츠와 유사한 콘텐츠의 추천 리스트를 생성한다. 콘텐츠 프로파일링 1. 아이템에 속성, 피쳐, 항목을 정량화한다. (예: 영화의 장르, 감독 등을 원핫인코딩 혹은 벡터화 한다.) 2. TF-IDF로 설명 등을 포함하는 문서에서 키워드를 추출한다. (예: 영화 줄거리에서 키워드를 추출한다.) 3. 콘텐츠 간에 유사도 분석을 한다. ( 코사인 유사도, 자카드 유사도 등을 활용한다.) 사용자 프로파일링 1. 사용자가 아이템에 가지고 있는 특정 가중치를 활용한다. (예: 사용자가 특정 아.. 2021. 5. 2. [자연어처리] 독학을 위한 자료 모음 1. 온라인 강의 모음 https://www.edwith.org/deepnlp 에듀케이션위드 : edwith 에드위드(edwith)는 네이버(NAVER)와 커넥트재단(CONNECT)이 제공하는 온라인 강좌(MOOC : Massive Online Open Course) 교육 플랫폼입니다. 에듀케이션위드(education with) 에드위드(edwith)로 분야별 명품 강좌를 무료(Free Course)로 수강하세요. www.edwith.org 2. 자료 모음 ttps://github.com/uhmppi1/modu_nlp_tutorials/tree/master/presentation uhmppi1/modu_nlp_tutorials Modulabs NLP & Sequential Modeling - Lectur.. 2019. 8. 9. [텐서플로] 책/소스코드 링크 모음 텐서플로첫걸음 : https://github.com/rickiepark/first-steps-with-tensorflow ◆ 목차 0장 한국어판 서문: 딥 러닝에 대하여 0.1 딥 러닝 개념 잡기 0.2 딥 러닝 알고리즘과 신경망 구조 0.3 글도 쓰고 그림도 그리고 음악도 만드는 인공 신경망 0.4 인공지능의 미래를 향해 1장 텐서플로 기본 다지기 1.1 오픈소스 패키지 1.2 텐서플로 서빙 1.3 텐서플로 설치 1.4 첫 텐서플로 코드 1.5 디스플레이 패널 텐서보드 2장 선형회귀분석 2.1 변수 간의 관계에 대한 모델 2.2 비용함수와 경사 하강법 알고리즘 2.3 알고리즘 실행 3장 군집화 3.1 기본 자료구조: 텐서 3.2 텐서플로의 데이터 저장소 3.3 K-평균 알고리즘 3.4 새로운 그룹 3... 2018. 7. 31. [머신러닝, 인공지능] 혼자서 공부하기 좋은 사이트 목록_계속 업데이트 1. 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 : http://hunkim.github.io/ml/ => 홍콩과기대 김성훈 교수님 강좌 2. 한양대 이상화 교수님의 선형대수학 강의 : http://goo.gl/9wvZiR => 3. 앤드류 응 교수님의 머신러닝 강의 : http://goo.gl/gg9iSd => 머신러닝 기초 강좌로, 머신러닝 강좌 중에 가장 유명하고 많은 추천을 받은 강좌 4. 제프리 힌튼 교수님의 딥러닝 강의 http://goo.gl/GbC3qd => 신경망 강의 5. 신경망 첫걸음 "한빛 미디어, 2017" => 신경망 이론을 가장 쉽게 설명한 책 6. 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 "한빛미디어, 2017" => 신경망의 기초 이론을 코드로 쉽게 익힐 수 있게함 7. 마스터 알고리즘 "비즈니스.. 2018. 4. 3. 이전 1 다음 반응형
