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프로젝트 박스
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웹, 서버, 데이터를 다루는 개발자의 프로젝트 공간.
[추천 알고리즘 코드 실습] LightGCN Simplifying and Powering Graph ConvolutionNetwork for Recommendation
LightGCN의 코드 구현입니다.
앞서 봤던 MF, NCF와는 다르게 pair-wise한 loss로 학습하기에 코드가 조금 다르지만, 그래서 더욱 볼 의미가 있기도 합니다.
앞서 봤던 MF, NCF와는 다르게 pair-wise한 loss로 학습하기에 코드가 조금 다르지만, 그래서 더욱 볼 의미가 있기도 합니다.
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Відео
![[추천 시스템 논문 읽기] LightGCN: Simplifying and Powering Graph ConvolutionNetwork for Recommendation](http://i.ytimg.com/vi/Vt9Lo-DnLqw/mqdefault.jpg)
![[추천 시스템 논문 읽기] LightGCN: Simplifying and Powering Graph ConvolutionNetwork for Recommendation](/img/tr.png)
[추천 시스템 논문 읽기] LightGCN: Simplifying and Powering Graph ConvolutionNetwork for Recommendation
Переглядів 2177 місяців тому
이번에 정리한 내용은 2020년 발표된 LightGCN이라는 논문입니다. 간단하지만 정말 강력하게 동작하는 GNN 기반 추천 모델입니다. 이걸 기준으로 다른 논문도 많이 나온걸로 알고 있는데요, 다들 한번 보시면 좋을 것 같습니다.
![[추천 알고리즘 코드 실습] Neural Collaborative Filtering](http://i.ytimg.com/vi/-dWDsCGijok/mqdefault.jpg)
[추천 알고리즘 코드 실습] Neural Collaborative Filtering
Переглядів 2597 місяців тому
사실 지난번 MF 모델의 연장선상에 있습니다. 임베딩을 위주로 구성이 되는데, MF와 MLP를 앙상블하는 구조를 보입니다. Neural Collaborative Filtering 모델을 직접 구현해보세용
![[추천 시스템 논문 읽기] Neural Collaborative Filtering](http://i.ytimg.com/vi/i3Rxxfii1Rw/mqdefault.jpg)
[추천 시스템 논문 읽기] Neural Collaborative Filtering
Переглядів 4177 місяців тому
이번에 정리한 내용은 2017년 발표된 Neural Collaborative Filtering이라는 논문입니다. 제가 처음으로 접했던 추천 모델이었습니다. 1년 전에 읽을 때는 처음엔 굉장히 어렵게 느껴졌는데, 정리해보니 핵심적인 내용을 나름 잘 볼 수 있는 눈이 생긴 것 같아 뿌듯하네요. 아무쪼록 모델로 지난번에 본 MF의 한계를 밝히고 뉴럴넷 구조를 활용해 비선형성을 추가한 유명한 논문 중 하나, NCF입니다.
![[추천 알고리즘 코드 실습] Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems](http://i.ytimg.com/vi/655daAWlYFE/mqdefault.jpg)
[추천 알고리즘 코드 실습] Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems
Переглядів 1888 місяців тому
유저, 아이템의 팩터를 파이토치의 임베딩으로 구성하고 이를 통해 Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems의 기본적인 내용을 구현해보는 실습 코드입니다. 코랩 코드는 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다. drive.google.com/file/d/1tP4rJMl9fTpKKpoJ9bN58qj3rpk2wSNU/view?usp=sharing
MovieLens 100K 데이터셋 로딩과 전처리
Переглядів 3338 місяців тому
앞으로 추천 시스템 알고리즘 실험을 하며 사용할 데이터셋을 불러오고 저장해두는 코드입니다. 무비렌즈는 유저가 영화에 남긴 평점 데이터이며, 추천 시스템에서 활발히 사용되는 공개 데이터셋입니다. 코랩 코드는 아래 링크를 통해 확인하실 수 있습니다. drive.google.com/file/d/1sobDrbrLW3MIffeXlGalgymYN6X-b_xp/view?usp=sharing
![[추천 시스템 논문 읽기] Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems](http://i.ytimg.com/vi/x7ETXvPUKB8/mqdefault.jpg)
[추천 시스템 논문 읽기] Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems
Переглядів 2548 місяців тому
대학원에서 추천 시스템을 연구하며 배운 내용을 정리하는 차원에서 기본적인 논문을 읽고 파이토치 실습까지 정리해보기로 했습니다. 이번에 정리한 내용은 2009년 발표된 Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems이라는 논문입니다. 굉장히 오래된 고전같은 논문이지만 모델 기반 CF에서는 추천 시스템을 이해하는데 큰 도움이 되었던 논문입니다. 고전인 만큼 하나 하나 모든걸 보기보단 중요한 내용만을 정리해보았습니다.
논문 리뷰: Feature Staleness Aware Incremental Learning for CTR Prediction
Переглядів 559 місяців тому
인하대학교 KDD 연구실의 논문 리뷰입니다. Feature Staleness Aware Incremental Learning for CTR Prediction, IJCAI'23
논문 리뷰: Self supervised Graph Disentangled Networks for Review based Recommendation
Переглядів 349 місяців тому
인하대학교 KDD 연구실의 논문 리뷰입니다. Self supervised Graph Disentangled Networks for Review based Recommendation, IJCAI'23
논문 리뷰: Collaborative-Aware Graph Convolutional Network for Recommender System
Переглядів 469 місяців тому
인하대학교 KDD 연구실의 논문 리뷰입니다. Collaborative-Aware Graph Convolutional Network for Recommender System, WWW'23
논문 리뷰: Retrieval Augmented Generation for Knowledge Intensive NLP Tasks
Переглядів 27510 місяців тому
인하대학교 KDD 연구실의 논문 리뷰입니다.
10. [미니 프로젝트] Fashion MNIST Classification
Переглядів 200Рік тому
10. [미니 프로젝트] Fashion MNIST Classification
참고로, 게임서버 mmo같은 경우는 웹서버로 힘들고 구현해보시면 아시겠지만 가비지 컬렉텨 있는 언어들은 중간중간 렉 엄청생깁니다. 게임 서버는 rust, c++, go로 하는게 좋습니다. 사람이 안 몰리면 node js 도 괜찮습니다.
왜 더 없나요............................. 정말 너무 좋은데... 보석같은 영상인데!!! 3개의 강의라고 하셨으면서ㅜㅜㅜㅜㅜㅜㅜㅜ 하여튼 2개라도 정말 감사합니당!
현재 visual studio code를 통해 pandas를 사용하고자 합니다. 하지만 pandas를 설치하고 확인했음에도(2.2.2 버전) 불구하고, [No module named 'pandas']라는 오류 문구가 계속 뜹니다. 혹시 이러한 경우는 어떻게 해결해야 될까요??
판다스 설치한 인터프리터로 설정하고 컴파일해보세여
비전공 문과생입니다. 너무 깔끔해서 이해하기 쉬워요😮 영상 자주 부탁드려요!
감사해여,, 대학원다니느라 요즘엔 자주 못올리지만 ㅋㅋ.. 또 조만간 새로운 내용만들어보겠습니다
선생님 영상잘보고있습니다. 그런데 이렇게만들어도 너무비싸서 사용하기 무섭더라구요 결국 레디스로 서비스해야하는데 Elk 도 비싸서 구현하기부담스러워서 ec2에 프랭크랑 오토ml로 서비스하는데 작은서비스에서는 ml비용절약방식도 알려주시면 감사하겠습니다ㅜㅜ
실시간 레벨은 생각해보지않아서 잘 모르겠네용.. 걍 뇌피셜론 특정 시점 데이터 고정하고 여러 추천 모델 학습시키고 각 모델별로 인퍼런스만 내주면 되지 않을까여. 결과 제공은 새로고침이든 뭐든 서비스 기획에 따라 다르겟지만.. GNN 구조 자체가 굉장히 계산비용이 높기때문에 매번 풀배치학습하기엔 무리인게 당연할듯하네여
안녕하세요! 혹시 코드를 공유받을 수 있을까요?
github.com/mmvv11/recommender-colab/tree/main 깃에 올려놨어요!
안녕하세요 영상 잘 보았습니다. 혹시 코드도 직접 사용해볼 수 있을까요?
github.com/mmvv11/recommender-colab/tree/main
깃에 올려놨어요!
감사합니다 ㅎㅎ
노베이스도 할수있는강의인가요?
최대한 초보자 입장에서 할 수 있게 만들었습니다. 노베이스도 가능할 것이라고 생각하지만 개인차는 있을 것 같습니다. 최소한 프로그래밍 강의 한번이라도 들어보셨다면 할 수 있다고 생각됩니다. 다만, 예를 들어 vscode가 어떤 툴인지, 프로그래밍에서 반복문, 함수 등에 개념이 전혀 없다면 어려우실수도 있어용.
드롭아웃 다음에 웹페이지에 올리는 부분의 영상은 없나요??ㅠ
죄송해용 요즘엔 대학원 생활이 너무 바빠서 어려워요 ㅠㅠ
감사합니다
서버이론이라기 보다 인프라 가 제목에 더 어울릴듯
그러네여.. 그래도 이론도 잇긴합니다 핳
혹시 구글맵으로(미국) 다시한번 새 시리즈로 강의할 의양이 있으신지..
아직은 계획이 없습니다 ㅜ
강의 잘들었습니다.혹시 맥북으로도 실습가능할까요?
네 물론이져
@@project-man 인프런 강의에서 윈도우 환경에서 진행된다고하는데 맥으로해도 되는건가요??
@@pipipipipi111네, 사용하는 도구가 조금 다를 수 있긴합니다만 맥도 가능합니다. 근데, 윈도우 기준으로 진행했기 때문에 컴퓨터 활용 수준에 따라 어려우실 수 있을 것 같아여.. 그래서 가능하면 윈도우를 권장드립니당!
예를들면,, putty, winscp는 윈도우 기준 툴인데 맥에서는 그냥 터미널 ssh나 사이버덕 등으로 접근하셔야하는 수준입니다. 나머지는 다 클라우드 컴퓨팅 사용하기에 맥이든 윈도우든 크게 차이는 없을거에요
@@project-man 친절한 답변 감사합니다 ! 기회가 된다면 나중에 맥용으로도 올려주시면 감사하겠습니다 😊
좋은 강의 감사합니다. 질문이 있는데, 2:59에서 In[3]에서 In[1]로 변경하실 때 단축기가 어떻게 되나요?
넹 그냥 코드를 실행시킨거랍니당 ㅋㅋ
ㅋㅋㅋ 쉬프트 엔터나 이런걸로 실행시면되용
커널 돌아가는중에는 실행순서대로 숫자가 올라가는거랍니당
안녕하십니까! 잘 만들어진 영상 잘 보고 있습니다! 다름이 아니라 영상 3분대에 나오는 입력이미지와 필터를 내적하여 피쳐맵을 구한다고 이해를 했는데, 왜 피쳐맵의 row1 column1 성분이 5가 아닌 4인지 궁금하여 질문드립니다! 좋은 영상 감사합니다:)
헉.. 그건 실수인것같아여 ㅋㅋㅋ.. 4가 맞습니다
진짜 인도인에서부터 미국인 한국인 벼르별 유투브를 다 봤지만 단연 최고십니다.. 2년전 영상인데 왜 난 이걸 지금에야 찾았을까 ㅠ
와 구독하고갑니다 좋은정보감사합니다
20:19 에 브라우저 색상이 갈색이시던데 어떠케 적용하는건가요?? 저도 눈이아파서 바꾸고싶은데 ㅠ
크롬 앱스토어에서 원하시는 테마 설치하시면 된답니다! ㅋㅋ
aws 비용 잘못하면 엄청 빠져나간다고 하는데 괜찮을까요?
프리티어 범위 잘 확인하면 괜찮아여 ㅋㅋ..
어느학교 딥러닝 석사과정인지 궁금하네요
선생님 영상이 너무 유익해요! 근데 궁금한게 있는데 샘플 데이터를 말고 본인이 가지고 있는 데이터를 넣는 방법도 알 수 있을까요? x와 y에다가 뭘 어떻게 대입해야 결과가 나오는지 궁금해요!
어떤 데이터를 가지고 계신지에 따라 달라지게 된답니당 일반 정형 데이터라면 csv를 pandas 또는 numpy로 로드해서 사용하시는 방법이 있고.. 이미지 파일이라면 역시 numpy 등으로 픽셀로 처리하는 등의 형식으로 처리하는 방법이 있습니다. x는 input feature, y는 예측하고 싶은 label로 대입을 해주시면 됩니다
@@project-man 이미지 파일을 csv파일로 변환할 수는 없나요? 두개의 열을 가진 csv파일로 변환하고 싶은데 찾아봐도 방법이 나오지 않아서요!
이미지를 csv로 바꾸기 위해선 우선 이미지에 있는 픽셀값을 텐서나 np array로 처리한다음 그것을 csv로 저장하시면 될 것 같아요
감사합니다 ☺️ 큰 도움 되었어요!
학교 자율과정 탐구에서 영상 내용을 실습하려는데, 보고서 작성에서 출처를 남겨도 될까요?
넹
외부접속 하는부분에서 선생님 따라서 똑같이 하는데 에러가 발생하는데 왜 그럴까요? ERROR 1064 (42000) 블라블라
원인이 다양스합니다.. 포트 확인, 설정파일, 계정 설정 확인 다 정상적이라면 네트워크 문제일수도있습니다
해결하셨나요? 저도 똑같은에러떴는뎅
mtsql 버전업되면서 문법이 바뀌었다네요
colab.research.google.com/drive/1UoV_SMNzbAB8ysQbvkNsgc-6kMzP__Ma?usp=sharing
엌.... 오버 피팅이 뭔지는 모르고 썸널ㅇ니ㅣ 롤링 춤 추는 꼬북이 보고 눌렀습니다. 성공 하세요 음... 화이팅😂
ㅋㅋㅋㅋ
언제 더 올라오나요~
안녕하세요! 지금 기획 중인데.. 이번달 내로 끝내보려구요 ㅎㅎ
colab.research.google.com/drive/18KmxBajOXiwo8Bh9CZz1IXCTAdm2jPan?usp=sharing
colab.research.google.com/drive/1IFi4LVXtnepynzrr4X7HcHCO5JFbrgUA?usp=sharing
colab.research.google.com/drive/1TKbeE3lWLYK1ioQUBhe7SVE8B1CQk6Dd?usp=sharing
colab.research.google.com/drive/1TmZoRvnzZ10kEcJWX8owJ9McWhhkduED?usp=sharing
손쉬운 설명 너무 감사드립니다. 이렇게 설치하면 mysql이 자동으로 rds에 설치가 되는건가요?
mysql은 ec2에 설치됩니다. rds는 aws에서 따로 임대하셔야하는 거에여!
@@project-man 빠른 답변 너무 감사3드려요 ㅠㅠ ec2에서 설치하는 mysql이랑 rds에 설치하는 mysql이랑 어떻게 다를까요? 효율이나 등등에서 크게 차이가 나려나요?
rds로 분리하는 이유가 db에 대한 i/o 요청이 많아서 한대의 컴퓨팅 리소스로 감당하기 비효율적일 때 하는 거라고 할 수 있겠죠. 뭐 다른 이유도 있을 수 있지만요. 학습 목적이시라면 괜히 분리하지않고 ec2 내에서 하시는것도 좋습니다
저도 예전부터 사용하던 방법입니다 ㅋㅋ 아예 ㅇㅇ갤러리 라고 쳐서 들어간 뒤 거기서 키워드를 검색 하거나 하는 식으로요. 어느정도 활성화가 된 갤러리 라면 공지글과 개념글로 잘 정리되어 있는 경우도 있더라구요 커뮤니티 특성상 솔직하고 가감없이 얘기하기 때문에 오히려 괜찮은것 같아요
항상 잘 듣고있습니다~! 앞으로 더 좋은강의 부탁드려요
선생님 안녕하세요. 요즘 핫한 chat GPT로 python 혹은 JS등 간단한 프로젝트를 프로그래밍을 하는거 찍는것도 좋을것 같아요. 제가 좋아하는 채널이고, 선생님 설명도 잘하시는대 아는 사람이 많이 없는거 같아 개인적으로 매우 아쉽습니다. chat GPT로 구독자수, 조회수 늘려 보시는거도 좋을것 같아요. 그냥 개인적인 의견이니 한번 보시고 바쁘시면 흘리셔도 됩니다 ㅎㅎ 항상 감사히 잘듣고 있습니다
의견 감사해요!! :)
감사합니다 딱 궁금한 부분만 설명을 잘 해주셔서 이해가 정말 잘 되네요 풀스택으로 개발을 하나라도 만들어보려 공부중인데 기회가 되면 이후에 인프런 강의도 들어보겠습니다.
도움이 많이 됐습니다 감사합니다
모바일용은없나요 컴맹이라서
양질의 컨텐츠 감사합니다~!
좋게 봐주셔서 감사합니다. :)
영상 기다리고 있었어요!! 이번 프로젝트도 재미있어보이네요ㅎㅎㅎ
감사합니다 열심히 준비 중입니다!!
안녕하세요 선생님 기다렸습니다. 이번에도 재미있는 프로젝트를 들고 오셨네요 열심히 잘 듣겠습니다 기대 됩니다!!
기다려주셔서 감사합니다. 그동안 일이 바빠서 오랜만에 돌아왔습니다. ㅠ ㅎㅎ 양질의 콘텐츠로 보답하겠습니다. 감사합니다.
API 강의는 어디서 볼 수 있나요? ㅠ.ㅠ
추가적인 내용은 인프런 강의에서 다루고 있어요! :)
와... 진짜 정말 감사합니다. 인프런 강의 들으러 갑니다 ㅎㅎ
바디프렌드 즐기면서 두배속으로 명강의 들었습니다. 감사합니다
맛집지도 만드는데 카카오맵에서 막혔어요 ㅠ_ㅠ... 도와주세요!!!! - 인프런 유료수강생......
답변드렸습니다! ㅎㅎ
이에 프로젝트 또는 공모전에 참여하려는데 참고해도 될까요?
이해가 쏙쏙 되는 영상 감사합니다! 혹시 AWS말고 무료 호스팅 서비스 Heroku같은 곳에서도 해당 영상과 같이 DB구성하고 활용할 수 있을까요?
헤로쿠 써보지 않아서 모르겠지만 ssh 연결할 수 있으면 가능할것같아요!
Mexc거래소에 선물거래 급등코인도 파이썬으로 알람받을수있나요?
그 거래소를 잘 모르지만, 가격 데이터만 가져올 수 있다면 가능합니다.
이쪽 관련 모르는 컴알못이 배워도 괜찮을까요?
어떤 목적으로 학습하신지는 모르겠지만, 프로그래밍 입문 목적이라면 파이썬으로 시작하는 것도 좋습니다! ㅎㅎ