[세미나] 딥러닝을 이용한 추천 - Neural CF
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<딥러닝을 이용한 추천엔진: Neural CF 이해와 활용>

최신 국내 당근마켓에서도 활용하고 있는 '최신 딥러닝 기반의 추천엔진' 기술의 원리와 활용 방안을 실제적으로 이해할 수 있는 세미나 입니다.






관련 논문: "Neural Collaborative Filtering"  https://arxiv.org/abs/1708.05031






<강사>

 한대희 - 마이캠퍼스 연구소장. 딥러닝 및 데이터분석 컨설팅 및 교육.


<세미나 내용>

1) 추천 엔진의 종류와 개요

    - Content-Based

    - Collaborative Filtering


2) CF(Collaborative Filtering)의 종류 및 비교

    - Memory-based:  User-based , Item-based

    - Model-based: Matrix factorization 기법, 딥러닝 기반 기법(Neural CF)


3) Neural CF 아키텍처, 동작원리 및 구현

    - Matrix factorization 기법과 비교

    - User latent Vector, Item latent vector

    - Neural CF 아키텍처

    - Neural CF 학습 데이터의 구성

    - Neural CF 구현 소스 분석

    - Neural CF 의 실제 데이터 적용 실습


< 일정/장소 >

- 준비물: 실습을 위한 노트북

- 일자: 10월 02일(수) 오후 1시~오후 6시 

- 장소: 강남 마이캠퍼스 (강남역 12번 출구 대건빌딩) 


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( 카드영수증으로  세금계산서 필요없이  부가세 증빙 가능합니다. )


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