Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- TEAM-EDA
- Python
- 3줄 논문
- 엘리스
- 나는리뷰어다
- 파이썬
- 한빛미디어
- eda
- 코딩테스트
- Semantic Segmentation
- DilatedNet
- 추천시스템
- 입문
- Image Segmentation
- 튜토리얼
- 프로그래머스
- hackerrank
- 큐
- Machine Learning Advanced
- Recsys-KR
- Segmentation
- MySQL
- 알고리즘
- 나는 리뷰어다
- 스택
- pytorch
- TEAM EDA
- DFS
- Object Detection
- 협업필터링
Archives
- Today
- Total
목록느린생각 (1)
TEAM EDA
Chapter 4 : 위키피디아 외부 링크를 이용한 추천 시스템 구축
Note : 이 포스터는 (주)느린생각의 지원을 받아 딥러닝 쿡북이라는 교재로 스터디를 하고 작성하는 포스터입니다. 코드는 아래의 저자 링크(https://github.com/Dosinga/deep_learning_cookbook)를 활용하였습니다. 목차 4.1 데이터 수집하기 4.2 영화 임베딩 학습하기 4.3 영화 추천 시스템 만들기 4.4 단순 영화 평점 예측 이번 챕터에서는 위키피디아의 외부 링크를 기반으로 데이터를 수집할 것 입니다. 그리고 이를 바탕으로 임베딩 훈련을 시킨 후 SVM 모델로 간단한 추천시스템을 구현해보도록 하는 작업을 하겠습니다. 4.1 데이터 수집하기. 먼저 위키피디아의 덤프 페이지에서 최신 덤프 데이터를 수집합니다. # https://dumps.wikimedia.org/en..
책 내용 정리/딥러닝 쿡북
2019. 4. 7. 11:36