어쩌다데싸

이 글은 추천 시스템의 주요 알고리즘 중 하나인 DeepFM에 대해 설명합니다. DeepFM은 Factorization Machine과 딥러닝을 결합하여 이차 상호작용과 고차원 비선형 관계를 모두 학습해 추천 정확도를 크게 높일 수 있는 모델입니다. 연산 비용과 복잡한 최적화가 필요하다는 한계가 있지만, 적절히 적용하면 정교하고 개인화된 추천이 가능합니다. 목차 https://login-data.tistory.com/30 [추천시스템] 콘텐츠 기반 필터링(CBF)과 협업 필터링(CF)추천시스템의 가장 기본적인 알고리즘인 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링에 대한 개념을 정리한 글입니다. 콘텐츠 기반 필터링은 사용자와 아이템의 속성 데이터를 바탕으로, 협업 필터링은login-data.tistory.com  ..

추천시스템의 가장 기본적인 알고리즘인 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링에 대한 개념을 정리한 글입니다. 콘텐츠 기반 필터링은 사용자와 아이템의 속성 데이터를 바탕으로, 협업 필터링은 사용자 간 상호작용 데이터를 기반으로 추천을 수행하는 방식입니다. 특히, 협업 필터링의 잠재 요인 기법은 사용자와 아이템의 숨겨진 특징을 학습하여 추천의 정교함을 높입니다. 추천 시스템은 단일 알고리즘보다 하이브리드 접근을 통해 다양한 환경에서 더 높은 성능을 보일 수 있습니다. 목차 https://login-data.tistory.com/23 AI 추천시스템(Recommender Systems) 시작하기목차 지금까지 해왔던 분야인 추천 시스템과 LLM 중 앞으로는 추천 시스템에 집중하고 싶어 블로그 초창기에 작성했던 추천 ..

목표 없이 바다를 떠돌다.글또 9기가 끝나갈 때쯤 나는 퇴사를 했다. 여행을 다녀오겠다거나 그런 로망은 없었고, 그저 하루를 '온전히 내가 하고 싶은 것'으로 채우고 싶었다. 내가 원하는 공부를 하고, 미뤄왔던 버킷리스트를 이루고... 어떻게 보면 정말 회사를 안 다닐 때의 '일상'을 원했던 것 같다. 아침에 일찍 일어나 수학 공부를 하고, 코딩테스트도 준비하고, 그림도 그리고, 운동도 하고 ... 하고 싶은 것은 많았지만 항상 하루를 마무리 할 때면 오늘 나 뭐했지, 라는 허탈함이 들었다. 아무것도 안 하고 놀았던 것은 아닌데, 뭘 했는지 기억이 잘 나지 않았다.  8월부터는 이력서를 쓰기 시작했다. 전 회사에서 잘 한다는 이야기도 많이 들었고, 3년 정도의 경력이면 금방 취업하겠지하는 마음으로 이력서..

백준을 풀다 보니 심심찮게 등장하는 우선순위큐. 이참에 간단하게 정리하고 넘어가야겠다. 1. 우선순위 큐(Priority)란?1) 개념기본적인 자료구조의 큐(Queue)에 우선순위를 도입한 자료구조가 우선순위 큐(Priority)이다. 즉, 각 값들은 우선순위를 가지고 있고 우선순위가 높은 값부터 처리되는 자료구조이다.  2) 구현방법우선순위 큐는 배열, 연결리스트, 힙(Heap)으로 구현가능하며 이 중 힙으로 구현하는 것이 가장 효율적이다.배열, 연결리스트의 삽입/삭제 시간복잡도 : O(n) 힙의 삽입/삭제 시간복잡도 : O(log2n) - 완전 이진트리 구조이기 때문에!3) Priority Queue vs. HeapqPriority Queue는 Thread Safe하고 Heapq는 Non Safe하다..

1. 문제 링크https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/340212 프로그래머스코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요.programmers.co.kr 2. 생각하기- 문제가 길어서 이해하는데 좀 걸렸지만 문제 자체는 어렵지 않은데? 하며 호기롭게 While 문과 For 문을 함께 사용해서 도전. 오랜만에 문제 풀어서 시간초과를 간과했다...- 이분탐색으로 구현하자는 아이디어까진 냈으나 구현에서 막혀버리고 설마 진짜 이분탐색이겠어 하며 다른 사람의 풀이를 참고함- 이분탐색으로 푸는 게 맞았다. 다음에는 좀더 구현하려고 노력한 다음에 ..

목차  https://login-data.tistory.com/24 코딩테스트를 위한 기본 개념 1탄 - 그래프(Graph)코딩테스트를 공부하며 그냥 문제만 풀기도 하고 개념을 보고 공부하기도 했는데, 뭔가 따로노는 느낌이 들었다.문제만 풀다보면 막혀서 답지 보고 그 때는 이해한 것 같아 넘어갔다가 나중에login-data.tistory.com그래프 글에서 이어지는 내용으로, 그래프를 어떻게 탐색하는가 방법에 따른 DFS와 BFS를 정리해보려 한다.DFS와 BFS 각각 방법으로 탐색하는 순서를 비교하기 위해 아래와 같은 그래프가 있다고 하자.  1. DFS (Depth-First Search) : 깊이 우선 탐색영문에서도 알 수 있는 것처럼, DFS는 그래프에서 깊은 부분(자식노드)을 우선적으로 탐색하는..

코딩테스트를 공부하며 그냥 문제만 풀기도 하고 개념을 보고 공부하기도 했는데, 뭔가 따로노는 느낌이 들었다.문제만 풀다보면 막혀서 답지 보고 그 때는 이해한 것 같아 넘어갔다가 나중에 까먹을 때가 많았고,개념을 공부했을 때는 그래서 어떻게 구현하는건데? 하면서 결국 문제를 풀지 않으면 개념을 익히기 어려웠다. 그래서 적어보는 나를 위한 코딩테스트 개념 & 기본코드 간단 정리집. 기본적인 개념을 익혀보고, 기본적인 코드를 익히고, 관련 문제를 정리해본다.   목차 1. 그래프 (Graph) 개념그래프는 실제 세계의 현상이나 사물을 정점(Vertext, 또는 노드(Node))과 간선(Edge)로 표현하기 위해 사용된다. 1.1 관련 용어- 노드 (Node) : 위치를 의미. 정점(Vertex)라고도 함- 간..

목차 지금까지 해왔던 분야인 추천 시스템과 LLM 중 앞으로는 추천 시스템에 집중하고 싶어 블로그 초창기에 작성했던 추천 시스템 관련 글을 다시 정리해보려 한다.본격적인 글 작성에 앞서, 왜 추천 시스템을 선택했는지를 고민해봤다. AI 시장에는 다양한 도메인과 기술이 존재하지만, 모든 분야의 전문가가 되기는 어렵다. 그래서 적어도 오랫동안 지속할 수 있는 특화 분야를 정해야겠다는 생각이 들었다. SI 회사의 특성상 프로젝트마다 도메인과 기술이 다르지만, 다행히도 투입된 프로젝트마다 '추천 시스템'이라는 공통점이 있었다.일 때문에 흥미를 갖기 시작했지만, 개인적으로도 전공인 경영학과 관련이 있으면서 현재에도, 미래에도 반드시 필요할 것 같은 분야가 추천 시스템이라 생각해 이를 집중적으로 공부해보려 한다. ..