본 글의 전반부에서는 먼저 Factorization Machines 논문을 리뷰하면서 본 모델에 대해 설명할 것이다. 후반부에서는 텐서플로를 활용하여 FM 모델을 구현해 볼 것이다. 논문의 전문은 이곳에서 확인할 수 있다. 1. Factorization Machines 논문 리뷰 1.0. Abstract 본 논문에서는 SVM과 Factorization model들의 장점을 결합한 FM이라는 새로운 모델을 소개한다. SVM과 마찬가지로 FM은 그 어떤...

본 글은 2009년에 발표된 Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems 논문을 리뷰하고 간단히 요약 정리한 글이다. 논문 원본은 이곳에서 다운 받을 수 있다. 1. Introduction 컨텐츠 기반 필터링은 각 사용자나 아이템에 대해 프로필을 만들고, 그 특성을 구체화하는 방식으로 이루어진다. 반면 위 방식의 대안이라고 할 수 있는 협업 필터링은 어떤 명시적(Explicit)...

1. Introduction 추천시스템은 이제는 너무 많은 산업에서 도입하고 있는 시스템이기에 웬만큼 참신하지 않은 이상 새롭게 들리지 않는 것이 현실이다. 그러나 소비자의 입장에서 추천시스템을 보는 것과, 이 시스템의 개발자가 추천시스템을 바라 보는 것에는 큰 차이가 있다. 성공적으로 추천 엔진을 도입한 산업, 기업들이 있는 반면 여러 가지 어려움으로 인해 실질적인 효과가 떨어지는...

1. Introduction 파이썬을 사용하다 보면 편리한 기능에 감탄하는 경우가 많지만 종종 속도에 대한 아쉬움을 느낄 때가 있다. 특히 머신러닝과 관련된 작업들을 하다 보면, 데이터 처리를 하는 과정에 있어서 좀 더 빠른 진행을 요구하는 경우가 많은데, 이를 위한 모듈 중 하나가 Numba이다. 공식문서를 확인해보면 아래와 같은 설명을 찾을 수 있다. Numba...

1. logging Module 소개 1.1. Introduction logging 모듈은 파이썬 자체에 내장되어 있는 모듈로 사용이 간편함에도 불구하고 훌륭한 기능으로 널리 사용되고 있다. logging은 소프트웨어가 작동 중일 때 발생하는 여러 ‘사건’을 추적하고, 개발자는 이를 통해 어떤 ‘사건’이 발생하였고 따라서 앞으로 어떤 해결책을 강구해야 할지 판단하게 된다. 이러한 ‘사건’들은 각각 중요도가 다를 것인데,...