아마존은 어떻게 물건을 팔까? 텐서플로로 뜯어보는 추천 시스템의 비밀

02

1-02차시 강의 소개

03

2-01차시 소개

04

2-02차시 개요

05

2-03차시 추천 시스템에서의 딥러닝

06

2-04차시 학습 후 추론(Inference)

07

2-05차시 추론 메커니즘

08

2-06차시 임베딩(Embeddings)과 사용자 컨텍스트

09

2-07차시 신경망 협업 필터링(Neural Collaborative Filtering)

10

2-08차시 VAE를 활용한 협업 필터링

11

2-09차시 딥러닝 모델의 강점과 약점

12

2-10차시 딥러닝 퀴즈

13

2-11차시 딥러닝 퀴즈 해설

14

3-01차시 소개

15

3-02차시 TensorFlow 추천 시스템(TensorFlow Recommenders)

16

3-03차시 투타워(Two-Tower) 모델

17

3-04차시 프로젝트 소개

18

3-05차시 라이브러리 다운로드

19

3-06차시 워드클라우드를 활용한 데이터 시각화

20

3-07차시 데이터프레임에서 텐서 만들기

21

3-08차시 우리 데이터 평가하기

22

3-09차시 무작위 학습-테스트 분할

23

3-10차시 모델과 쿼리 타워 만들기

24

3-11차시 후보 타워 및 검색 시스템

25

3-12차시 손실(Loss) 계산하기

26

3-13차시 학습(Train)과 검증(Validation)

27

3-14차시 정확도와 추천 시스템 비교

28

3-15차시 추천하기