저장소

보호되어 있는 글입니다.

1. 추천 시스템이란? 사용자(User)와 아이템(Item)으로 구성 Item, User 구분 없이 관심 갖을만한 정보를 관련도에 따라 리스트(list) 형태로 추천 사용자의 정보 수집 소요 시간 줄이기가 목적 2. 사용자(User)와 아이템(Item) 사용자-아이템 관계 분석 + 연관 관계 찾기 + 연관 관계 점수화 사용자-아이템 정보 활용 (1) 사용자 프로필(Profile) 사용자 or 사용자 그룹별 분석 가능 요소로 프로파일링 사용자 구분 가능 정보 활용: ID, 쿠키, 행동 패턴, ... 수집 방법 직접적(Explicit): 설문조사, 평가, 피드백 등 간접적(Implicit): 웹 페이지 잔류 시간, 행동 패턴, 검색 로그 등 (2) 아이템 프로필 플랫폼마다 정의하는 아이템의 종류가 상이하고 ..

01. Machine Translation 소개 (1) Objective 어떤 언어의 문장 x가 주어졌을 때 y로 가능한 집합 Y 중, 가장 확률이 높은 것을 ^y 이라고 한다. 번역의 궁극적인 목표는 이러한 ^y를 찾아내는 것이다. (2) History 자연어 처리 분야의 역사에 대해 간략하게 살펴보자. 2014년 전까지는 자연어처리 분야는 큰 이슈가 없었지만 이후 NMT가 등장하면서 급속도로 변화를 맞이하게 된다. 현재 상용된 기계 번역 시스템에는 NMT가 주로 사용되고 있다. (3) NMT가 성능이 좋은 이유 ① End-to-end 모델 SMT(Statistical Machine Translation, 통계 기반 기계 번역)은 여러가지 모듈로 구성된 구조였다. 이 때문에 여러 sub-module들이..