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목록2020/12 (18)
TEAM EDA
해당 글은 T-아카데미에서 발표한 추천시스템 - 입문하기의 자료에 딥러닝을 이용한 추천시스템과 추천시스템 대회를 분석한 내용을 추가한 글입니다. 해당 자료보다 더욱더 좋은 자료들이 페이스북 그룹 Recommender System KR에 있으니 많은 관심 부탁합니다. [01. 추천시스템 이해] [02. 컨텐츠 기반 추천시스템] [02. 유사도 함수 및 평가 함수] [02. TF-IDF를 이용한 추천시스템] [02. Word2Vec을 이용한 추천시스템] [03. 협업필터링 기반 추천시스템] [03. KNN을 이용한 추천시스템] [03. SGD을 이용한 추천시스템] [03. ALS을 이용한 추천시스템] [04. 딥러닝을 이용한 추천시스템] [04. Deep Neural Networks for YouTube R..
해당 글은 T-아카데미에서 발표한 추천시스템 - 입문하기의 자료에 딥러닝을 이용한 추천시스템과 추천시스템 대회를 분석한 내용을 추가한 글입니다. 해당 자료보다 더욱더 좋은 자료들이 페이스북 그룹 Recommender System KR에 있으니 많은 관심 부탁합니다. [01. 추천시스템 이해] [02. 컨텐츠 기반 추천시스템] [02. 유사도 함수 및 평가 함수] [02. TF-IDF를 이용한 추천시스템] [02. Word2Vec을 이용한 추천시스템] [03. 협업필터링 기반 추천시스템] [03. KNN을 이용한 추천시스템] [03. SGD을 이용한 추천시스템] [03. ALS을 이용한 추천시스템] [04. 딥러닝을 이용한 추천시스템] [04. Deep Neural Networks for YouTube R..
해당 글은 T-아카데미에서 발표한 추천시스템 - 입문하기의 자료에 딥러닝을 이용한 추천시스템과 추천시스템 대회를 분석한 내용을 추가한 글입니다. 해당 자료보다 더욱더 좋은 자료들이 페이스북 그룹 Recommender System KR에 있으니 많은 관심 부탁합니다. [01. 추천시스템 이해] [02. 컨텐츠 기반 추천시스템] [02. 유사도 함수 및 평가 함수] [02. TF-IDF를 이용한 추천시스템] [02. Word2Vec을 이용한 추천시스템] [03. 협업필터링 기반 추천시스템] [03. KNN을 이용한 추천시스템] [03. SGD을 이용한 추천시스템] [03. ALS을 이용한 추천시스템] [04. 딥러닝을 이용한 추천시스템] [04. Deep Neural Networks for YouTube R..
해당 글은 T-아카데미에서 발표한 추천시스템 - 입문하기의 자료에 딥러닝을 이용한 추천시스템과 추천시스템 대회를 분석한 내용을 추가한 글입니다. 해당 자료보다 더욱더 좋은 자료들이 페이스북 그룹 Recommender System KR에 있으니 많은 관심 부탁합니다. [01. 추천시스템 이해] [02. 컨텐츠 기반 추천시스템] [02. 유사도 함수 및 평가 함수] [02. TF-IDF를 이용한 추천시스템] [02. Word2Vec을 이용한 추천시스템] [03. 협업필터링 기반 추천시스템] [03. KNN을 이용한 추천시스템] [03. SGD을 이용한 추천시스템] [03. ALS을 이용한 추천시스템] [04. 딥러닝을 이용한 추천시스템] [04. Deep Neural Networks for YouTube R..
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이번 포스팅부터 추천시스템의 입문자분들을 위한 추천시스템 글을 작성해보도록 하겠습니다. 해당 글은 T-아카데미에서 발표한 추천시스템 - 입문하기의 자료에 딥러닝을 이용한 추천시스템과 추천시스템 대회를 분석한 내용을 추가한 글입니다. 해당 자료보다 더욱더 좋은 자료들이 페이스북 그룹 Recommender System KR에 있으니 많은 관심 부탁합니다. [01. 추천시스템 이해] [02. 컨텐츠 기반 추천시스템] [02. 유사도 함수 및 평가 함수] [02. TF-IDF를 이용한 추천시스템] [02. Word2Vec을 이용한 추천시스템] [03. 협업필터링 기반 추천시스템] [03. KNN을 이용한 추천시스템] [03. SGD을 이용한 추천시스템] [03. ALS을 이용한 추천시스템] [04. 딥러닝을 이..
안녕하세요, 이번 포스팅에서는 K-사이버 시큐리티 2020 아이온 게임봇 탐지대회의 분석 방법론에 대해 설명해 드리고, 간단한 참가 후기를 정리해볼 예정입니다. 해당 코드는 깃허브에서 볼 수 있고 영상은 유튜브에서 보실 수 있습니다. K-사이버 시큐리티 2020 아이온 게임봇 탐지대회 해당 대회는 KISA와 고려대학교 정보보안학과 해킹탐지 연구소의 주최로 진행되는 대회였습니다. 주제는 '게임 데이터를 분석하여 높은 정확도로 게임봇을 탐지할 수 있는** 머신러닝 & AI 기반 알고리즘 개발' 입니다. 게임봇은 사전적인 정의상 '사람을 대신하여 자동으로 게임플레이를 해주는 프로그램'입니다. 게임봇을 이용한 “작업장”은 MMORPG와 온라인 게임 내 재화, 아이템의 환금성을 악용하여 대량의 캐릭터를 운용하여 ..