- 주요 추천 시스템 이론에 대한 구현 방식 이해(각 방식의 원리, 특징, 장단점 파악)
- 학습한 내용을 기반으로 실전 프로젝트에 적용: 추천시스템 구현 및 반영까지
Part 0. OT 및 스터디 목표 안내 (1주) - 자기소개 - 진행일정 및 프로젝트 목표 공유
Part 1. 추천시스템 학습 (4주) : 알고리즘 학습 및 관련 사례 탐색 - 협업 필터링 방식 - Matrix Factorization(MF) - 딥러닝 - 하이브리드 추천 시스템 학습
Part 2. 실전 적용 (8주) - 추천 시스템 구조 & 모델링 전략 설계 - 데이터 수집 및 전처리 - 이론 적용 및 피드백 및 보완
- 날짜: 9/12 목
- 시간: 오후 9시 (약 1시간 소요)
- 장소: 온라인 디스코드 Room-YB
- 시간: 매주 목요일 오후 9시-11시
- 장소: 온라인 디스코드 Room-YB
- 오픈 아카데미 형태(=청강 가능)로 진행하며, 발표자료는 가짜연구소를 통해 공개적으로 배포할 수 있도록 할 예정입니다
- 3회 이상 불참 시 프로젝트 러너에서 제외됩니다.
- 진행 & 발표
- 전체리딩은 빌더가 하되, 인원에 맞게 주차별 발표자를 분배하여 간단하게 주제 정리 하는 발표시간을 가질 예정입니다.(참여자 모두 최소 1번씩은 발표할 수 있도록)
- 출석체크를 위해 실명으로 참여 부탁드립니다.
- 집중력있는 분위기를 위해 카메라는 ON으로 진행합니다.
- 발표자는 OT 날 선정 (참여 인원에 따라 1인 1-2회 정도 발표 예상)
- 크게 part1 스터디, part2실전 적용으로 나눠 진행 예정.
- Part1의 경우 각 주차에 해당하는 주제를 스터디한 후 정리/어려웠던 점/논의하고 싶은 부분 토의.
- Part2의 경우 건강디저트 개인화 추천시스템을 구현해보고 성능평가&상호 피드백 및 적용
- 학습 활동 (필수)
- 주차별 학습내용 Jupyter Book 형태로 정리
- 학습 내용에 대한 질문 및 공유
💡 주차별 진행계획은 러너(스터디원)분들과 협의에 의해 변경될 수 있습니다.
| 날짜 | 내용 | 발표자 |
|---|---|---|
| 2024/09/12 | OT (OT 및 스터디 목표 안내,진행일정 및 프로젝트 목표 공유) | 심세원 |
| 2024/09/19 | Part 1. 추천시스템 학습:협업 필터링 방식 &사례탐색 | 미정 |
| 2024/09/26 | Part 1. 추천시스템 학습:Matrix Factorization(MF)&사례탐색 | 미정 |
| 2024/10/03 | Part 1. 추천시스템 학습:딥러닝 &사례탐색 | 미정 |
| 2024/10/10 | Part 1. 추천시스템 학습:하이브리드 추천 시스템 학습 &사례탐색 | 미정 |
| 2024/10/17 | Part2. 데이터 수집&전처리 프로세스 이해 | |
| 2024/10/24 | Part2. 추천 시스템 구조 & 모델링 전략 설계 | 미정 |
| 2024/10/31 | Part2. 추천 시스템 구조 & 모델링 전략 설계 | 미정 |
| 2024/11/7 | Part2. 모델링 실습 공유&피드백 | 미정 |
| 2024/11/14 | Part2. 모델링 실습 공유&피드백 | 미정 |
| 2024/11/21 | Part2. 모델링 실습 공유&피드백 | 미정 |
| 2024/11/28 | Part2. 모델 배포 | 미정 |
| 2024/12/05 | Part2. 추후업데이트 예정 | 미정 |
| 2024/12/012 | Part2. 추후업데이트 예정 | 미정 |