어쩌다데싸

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..