[AI Summit] 머신러닝과 딥러닝 실전 – Python을 활용한 상품 추천 - 전용준

머신러닝과 딥러닝 실전 – Python을 활용한 상품 추천
(Machine Learning and Deep Learning in Action – Recommendation Using Python)

:: Lecture Slides 

전용준_리비젼_AIsummit_RecSysDNN_20191127_D.pdf

구글 colab을 활용한 Hands-on 시작 >>

[Step 1]

(구글 계정 자체가 없으면 구글 계정을 만든다)

https://colab.research.google.com/ 접속한다.

[Step 2]

메뉴에서 파일 > 노트열기

GitHub을 선택한 후 아래 url을 복사해 넣는다

https://github.com/stillxyxon/aisummitRecSys

[Step 3]

메뉴에 표시된 Y_AIsummit_recsys01.ipynb 노트북 파일을 연다

#---------

랩탑에 anaconda - python - jupyter notebook 설치된 경우라면

바로 https://github.com/stillxyxon/aisummitRecSys 다운로드해서 로드한다

:: the Data set

onlineRetail.zip

(Compressed Zip of CSV)

:: the Jupyter Notebook and data set Link

https://github.com/stillxyxon/aisummitRecSys

이 Hands-on 워크샵에서는 기업에서 인공지능의 대표적 적용 분야라 할 수 있는 상품추천에 

머신러닝을 활용하는 과정을 실전적으로 경험한다. Python의 라이브러리들을 사용하여

 데이터를 준비하고, 클러스터링, Collaborative Filtering, 딥러닝 등 세가지 방식으로 

추천 모델을 생성하는실전적 프로세스를 직접 참여하여 밟아본다.
([!]인터넷접속가능한 랩탑컴퓨터 본인 지참 필요)

Take away

-상품추천에 머신러닝과 딥러닝을 적용하는 이유와 방식, 트렌드 이해

-실제 머신러닝/인공지능 작동 및 구현 과정과 원리 이해

Target Audience

– 머신러닝과 딥러닝 작동의 실체를 이해하고자 하는 비즈니스 현업 실무자 및 관리자

– 머신러닝 적용을 준비하거나 기획하려는 IT Staff

Speaker

전용준 대표 리::비젼컨설팅

전용준 대표는 20년 이상 머신러닝을 활용해 비즈니스 현장에서 예측, 이상패턴 탐지, 세분화, 상품 추천 등 데이터 분석 컨설팅을 해왔다. 신용카드, 이동통신, 유통업, 제조 및 공공기관 등 다양한 산업 및 업무 분야에서 머신러닝 실전 경험을 가지고 있다.

또한 전용준 대표는 여러 컨퍼런스에서 인공지능, 빅데이터, 데이터 과학에 관해 강연하고 책과 컬럼을 쓰고 있다.

AI응용 분야의 박사학위를 2000년에 취득했다.

[ 행사 웹사이트 링크 :: ]

https://aisummit.co.kr/%EC%A0%84%EC%9A%A9%EC%A4%80-2/

[downloadable image file :: ]

onlineRetail.zip

7.3MB

전용준_리비젼_AIsummit_RecSysDNN_20191127_D.pdf

1.88MB