Recommender System Theory : 암시적 피드백(Implicit Feedback) 암시적 피드백(Implicit Feedback)암시적 피드백의 특성관측되지 않은 칸을 다루는 문제가중 행렬 분해(Weighted Matrix Factorization)네거티브 샘플링(Negative Sampling)순위 학습 관점BPR(Bayesian Personalized Ranking)관측의 편향암시적 피드백 정리 상위 목록: Theory 하위 목록: Recommender System 작성 날짜: 2026-11-08 읽는 데 9 분 소요
Recommender System Theory : 행렬 분해(Matrix Factorization) 잠재 요인 모델(Latent Factor Model)행렬 분해(Matrix Factorization)특이값 분해의 한계목적 함수학습 방법편향 항(Bias)잠재 공간의 의미행렬 분해의 한계행렬 분해 정리 상위 목록: Theory 하위 목록: Recommender System 작성 날짜: 2026-11-08 읽는 데 9 분 소요
Recommender System Theory : 협업 필터링(Collaborative Filtering) 협업 필터링(Collaborative Filtering)사용자 기반 협업 필터링아이템 기반 협업 필터링유사도 척도의 선택협업 필터링의 한계협업 필터링 정리 상위 목록: Theory 하위 목록: Recommender System 작성 날짜: 2026-11-08 읽는 데 8 분 소요
Recommender System Theory : 콘텐츠 기반 필터링(Content-based Filtering) 콘텐츠 기반 필터링(Content-based Filtering)아이템 프로필(Item Profile)사용자 프로필(User Profile)유사도 계산과 추천학습 기반 콘텐츠 추천장점과 한계콘텐츠 기반 필터링 정리 상위 목록: Theory 하위 목록: Recommender System 작성 날짜: 2026-11-08 읽는 데 7 분 소요
Recommender System Theory : 추천 시스템이란? 추천 시스템(Recommender System)사용자와 아이템피드백의 종류희소성과 롱테일추천 방식의 분류추천 시스템의 발전추천 시스템의 구조좋은 추천이란 상위 목록: Theory 하위 목록: Recommender System 작성 날짜: 2026-11-08 읽는 데 8 분 소요
Artificial Intelligence Theory : 앙상블 학습(Ensemble Learning) 앙상블 학습(Ensemble Learning)앙상블이 동작하는 이유투표(Voting)배깅(Bagging)결정 트리와 랜덤 포레스트부스팅(Boosting)스태킹(Stacking)신경망의 앙상블앙상블 학습 정리 상위 목록: Theory 하위 목록: AI 작성 날짜: 2026-11-01 읽는 데 9 분 소요
Artificial Intelligence Theory : 전이 학습과 자기 지도 학습(Transfer Learning & Self-Supervised Learning) 레이블의 비용전이 학습(Transfer Learning)특징 추출과 미세 조정전이가 실패하는 경우자기 지도 학습(Self-Supervised Learning)대조 학습(Contrastive Learning)마스크 모델링(Masked Modeling)사전 학습과 파운데이션 모델전이 학습과 자기 지도 학습 정리 상위 목록: Theory 하위 목록: AI 작성 날짜: 2026-11-01 읽는 데 8 분 소요
Python Django 강좌 : 제 15강 - Authentication & Permission Authentication & Permission인증 방식프로젝트 설정사용자와 토큰 생성작성자 기반 권한테스트 상위 목록: Python 하위 목록: Django 작성 날짜: 2026-11-01 읽는 데 7 분 소요
Python Django 강좌 : 제 14강 - Router Django RouterSimpleRouter와 DefaultRouterDjango Code 구성생성된 URL 확인테스트 상위 목록: Python 하위 목록: Django 작성 날짜: 2026-11-01 읽는 데 3 분 소요
Natural Language Processing Theory : 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation) 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)문장 임베딩(Sentence Embedding)대조 학습(Contrastive Learning)바이 인코더와 크로스 인코더희소 검색과 밀집 검색하이브리드 검색(Hybrid Search)근사 최근접 이웃 검색검색 증강 생성의 구성분할 전략(Chunking Strategy)평가와 한계검색 증강 생성 정리 상위 목록: Theory 하위 목록: Natural Language Processing 작성 날짜: 2026-10-25 읽는 데 11 분 소요
