머신러닝과 딥러닝 실전 – Python을 활용한 상품 추천
(Machine Learning and Deep Learning in Action – Recommendation Using Python)
:: Lecture Slides
전용준_리비젼_AIsummit_RecSysDNN_20200207_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 새노트 선택
파일 > 노트열기
GitHub을 선택한 후 아래 url을 복사해 넣는다
https://github.com/stillxyxon/aisummitRecSys20
[Step 3]
메뉴에 표시된 Y_AIsummit_recsys02.ipynb 노트북 파일을 연다
https://github.com/stillxyxon/aisummitRecSys20
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
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