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추천시스템 분석 입문하기

강의수6강 학습자수667명 수강평4.8/5(총 4명)

강좌정보 테이블
학습내용	추천시스템의 전반적인 내용에 대해 알아보고, 컨텐츠기반 및 협업필터링 모델에 대해 학습합니다. 이후 ‘Goodbooks-10k’ 데이터를 이용한 추천시스템 분석 방법에 대해 알아봅니다.
학습대상	[학습대상] 파이썬 기반의 데이터 분석에 대한 기본적인 개념을 알고 있으며, 추천시스템 분석 방법에 대해 이해하고 싶은 분 [실습환경] ▶ 동영상 학습 전에 "사전 학습자료" 자료를 꼭 읽어보신 후 필요한 선수지식과 SW를 설치하시기 바랍니다. ▶ 이번 과정 캐글 노트북 환경에서 진행하였습니다. https://www.kaggle.com/zygmunt/goodbooks-10k ▶ 강의자료는 T아카데미 홈페지를 참고해 주시기 바랍니다. * 본 강의는 2020. 12. 23(수)에 진행된 제82차 토크ON세미나 동영상입니다.
강사	김현우
학습기간	수강신청일로부터 30일
이수기준	진도 100% 완료

강의목록 테이블
강의 차수명	강의시간	진도율
[1강] 추천시스템의 이해 (연관분석, Apriori, FP-Growth)	54분	0%
[2강] 컨텐츠 기반 모델 (유사도 함수, TF-IDF)	50분	0%
[3강] 컨텐츠 기반 모델 - Word2Vec(CBOW, Skip-gram)	28분	0%
[4강] 협업 필터링 (KNN, SGD, ALS)	42분	0%
[5강] 평가함수 (Accuracy, MAP, NDCG)	11분	0%
[6강] Goodbooks-10k 데이터를 이용한 추천시스템 실습	49분	0%
▶ 강의자료
▶ 사전 학습자료