Import import numpy as np import pandas as pd import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim 자주쓰는 기능들 optimizer.zero_grad() : 미분을 통해 얻은기울기 0 으로 초기화 cost.backward() : 비용함수를 미분하여 gradient계산 optimizer.step : 업데이트 단순 y = wx+b # 데이터 x_train = torch.FloatTensor([[1], [2], [3]]) y_train = torch.FloatTensor([[2], [4], [6]]) # 모델 초기화 W = torch.zeros(1, requ..

주된 차별점 2Stage Model Multiple Ranking Objective Multitask Implicit Feedback ( feedback loop ) Bias ( Selection Bias == Position Bias ) 어떻게 추천할 것인가? (예시상황) 사람들이 Video platform에서 Video를 계속해서 시청하고있는 상황. 나는 User가 platform에서 더 많은 동영상을 보고, 더 많은 시간을 사용하게하고싶음 → User가 좋아할만한 동영상을 추천해주자 ⇒ '다음동영상'으로 어떤 동영상을 추천해줄 것인가? 에 대한 문제로 귀결됨 그렇다면 무슨 기준으로 추천을 해야할까? 크게 생각했을때는 2가지 기준으로 나눌것이다. 일반적으로 사람들이 좋아하는 부류의 동영상을 추천해주기..

사전에 알아야하는것 1. MF 2. KNN 3. 조건부확률 IDEA 단순히 Item의 순위를 매겨서 일괄적으로 추천해주는것보다. 개인화된 Item을 개인별로 추천해주는것이 효과가 더 좋지않을까? 라는 생각에서 출발 Data ( Implicit or Explicit ) e.g. 온라인쇼핑 Implicit feedback data : 제품을 검색하고, 상세설명을 확인하는 등등의 '간접적인' 행위 Explicit feedback data : 제품을 구매한 이후에 제품의 평가를 매기는 등등의 '직접적인'행위 ⇒ 온라인 쇼핑에서는 Implicit종류의 data가 explicit종류의 data보다 월등히 많기때문에 Implicit data를 사용하는 추천알고리즘을 사용해야함 Why not MF, KNN Implic..