Python, 직접 따라하며 익히는 추천시스템 — 컨텐츠 기반 추천은, 사용자가 특정 아이템을 선호하는 경우 그 아이템과 비슷한 콘텐츠를 가진 다른 아이템을 추천하는 방식입니다. 예를 들어 여성 유저에게 여성 베스트 상품을 보여주거나, 최근에 본 상품의 카테고리가 전자기기일 경우 이와 유사한 전자기기 상품을 추천하는 것이 이에 포함됩니다. 메타데이터(고객의 성별, …

Python, 직접 따라하며 익히는 추천시스템 — 용어정리 도큐먼트는 문장으로, 키워드는 단어로 생각하면 이해가 쉽습니다. 정의 TF-IDF는 문장속 단어들이 얼마나 중요한지를 나타내는 통계 숫자값입니다. 따라서 각 단어의 TF-IDF는 문장들에서 중요도를 배열 형태로 정의됩니다. 설명 df: document frequency 해당 키워드가 전체 도큐먼트에서 존재하는지 …

대표적인 추천시스템의 성능평가방법을 python 코드를 통해 알아보겠습니다. 시스템의 종류에 따른 평가지표 평점 예측 기반의 추천시스템은 Mean Average Error, Root Mean Squared Error, Mean Squared Error를 지표로 활용합니다. 순위 기반 추천시스템은 Precision, Recall, MAP, NDCG …

딥러닝 라이브러리를 활용해 간단한 이미지 이미지의 캡쳐 여부를 판단할 수 있는 서비스를 만들어보고 실무에서 이를 활용했던 후기를 공유하도록 하겠습니다. Requirements 준비물은 Python3.6버전 이상과 딥러닝 라이브러리가 필요합니다. 여기서 딥러닝라이브러리는 파이토치를 사용하도록 하겠습니다. 꼭 파이토치일 필요는 없으며 텐서플 …

올 한해를 돌아보며 감사한 일들을 공유합니다. 올 한해 개인의 나 아빠되기 아기를 신앙으로 잘 양육하기 위해 성경통독을 하였습니다. 약 반년에 걸쳐 1독을 하였습니다. 항상 부분적으로 알던 말씀을 전체적인 흐름과 역사에 기반하여 조망할 수 있어서 감사합니다. 매년 연초마다 계획하지만 잘 지키지 못했었는데, 23년에는 지킬 수 있을 자신 …

2023년 IT기술의 중심이 될 10가지 키워드를 알아보도록 하겠습니다. 새로운 키워드 보다는 대부분 몇년 전부터 이미 익숙하게 접해왔던 내용이라 쉽게 읽고 넘기기 좋을 것 같습니다. 2022 년 전세계 IT지출 성장률은 0.8%에 머물렀지만 2023년은 약 6천조원을 기록하여 5.1%의 성장할 것으로 예측됩니다. 키워드 소개와 함께 이를 뒷받침할 다양한 리소스를 추가하였으니 참고하시면 좋을 것 같습니다 …

경제학 콘서트를 읽고 핵심내용을 요약하고 내용을 정리하였습니다.

기존 서비스의 한계 안에서 예약하기 서비스를 개발하며 겪은 해결방법과 배운점을 공유합니다. 비슷한 고민을 하고 계신 분들께 도움이 되길 바랍니다. 예약하기 서비스란?

항상 헷갈리는 타임존과 관련된 용어를 정리고, 데이터베이스에 어떻게 저장되고, 어플리케이션에선 어떻게 보여지는지 알아봅니다. TL;DR 1. 타임존을 아는(aka. Timezone-aware) 객체는 개발자가 신경쓰지 않아도 어플리케이션에서 설정한 기본 타임존으로 자동으로 변환하여 불러오고, 저장합니다. # APP에 타임존 …