AI 요약관련 정보

• 추천 기능은 기업에 필수적이며, 프로젝트에 추천 기능을 추가하면 취업과 연봉에 유리합니다. 💰
• 협업 필터링은 다른 사용자 데이터를 활용하여 추천하는 방식으로, 딥러닝 이전에는 행렬 분해 방법이 주로 사용되었습니다. 🤝
• 영화 추천 예시에서, 사용자-영화 간 평점 행렬을 만들고 영화별 평점 패턴 유사도를 측정하여 추천합니다. 🎬
• 행렬이 커지면 메모리 및 연산 속도 문제가 발생하는데, 행렬 분해는 큰 행렬을 작은 두 행렬의 곱으로 분해하여 이 문제를 해결합니다. ➗
• 행렬 분해는 딥러닝 이전 가장 성공적인 방법이었으며, 작은 두 행렬을 학습하여 사용자에게 맞춤형 추천을 제공합니다. 🤖
• 행렬 분해 용어를 이해하고 프로젝트에 적용하여 포트폴리오를 만들고, AI를 활용하여 개발하세요. 🧑‍💻