딥러닝 2

추천시스템이란?

추천시스템은 개발자뿐만 아니라 실제로 많은 사용자들이 잘 알고있는 영역이다. 우리가 쇼핑을 할때나 유튜브를 볼때 등 이미 실생활에서 많은 추천 시스템을 경험하고 있다. 유튜브에서 내가 먹방 콘텐츠의 영상을 여러개 보았다면 이후에 내 피드에는 먹방과 관련된 영상이 뜨게 된며 패딩이 사고 싶어서 쇼핑앱에서 패딩을 검색해 보았다면 이후 더 다양한 패딩 제품이 나를 구매로 이끌기도 한다. 요즘같은 시대에 인터넷에는 너무나 많은 정보가 있다. 많은 정보는 사람들에게 유익하지만 그만큼 내가 원하는 특정한 정보만을 찾기 힘들게 만들기도 한다. 따라서 추천 시스템은 사용자가 정보를 수집하고 찾는 시간을 줄여주는 것이 목적이다. Pull Information과 Push Information 검색서비스(Pull Infor..

간단하게 정리하는 Autoencoder

오토인코더에 대한 자세한 원리와 이해는 더 좋은 설명글이 구글에 있을것이라 생각하고! 간단하게 자료정리한것들만 적어보겠습니다. 사실 이 글로는 오토인코더에 대한 이해가 어렵겠지만 제가 노트정리 해두었던 내용들이라 기록용으로 올립니다. 먼저 autoencoder는 인코더와 디코더로 이루어져 있습니다. 인코더는 데이터를 받아 그 데이터의 주요 정보를 압축하는 역할을 하고 디코더는 그 정보들을 다시 원 데이터로 복원하는 역할을 합니다. 이때 인코더가 압축한 정보들을 모아둔 곳이 latent space라고 할 수 있죠. Autoencoder 인코더와 디코더를 통해 압축과 해제를 실행 encoder = 정보를 최대한 보존하도록 손실 압축을 수행 이때 데이터에 대한 중요한 정보만 압축하게 됨. 필요 없거나 뻔한 특..

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