들어가며 Ranking task를 공부하다 보면 가장 많이 보게 되는 메트릭 중 하나가 바로 Mean Average Precision (MAP) 입니다. 처음 이 메트릭을 봤을 때는 이름 때문에 ‘Precision의 Average의 Mean이 뭐지?’ 하면서 헷갈렸던 기억이 있습니다. 실제로 추천 관련 업무를 하다 보면 ML 업무를 하시는 분들도 볼...

Wu, Yao, et al. “Collaborative denoising auto-encoders for top-n recommender systems.” Proceedings of the ninth ACM international conference on web search and data mining. 2016. 들어가며 지난번 AutoRe...

들어가며 PyTorch로 구현된 여러 코드들을 보면 무조건 보이는 메서드가 있는데 바로 zero_grad() 입니다. PyTorch 문서를 보면 다음과 같이 설명하고 있습니다. torch.optim.optimizer.zero_grad Sets the gradients of all optimized torch.Tensors to zero. ...

들어가며 PyTorch로 된 여러 가지 구현체들을 보다보면 매번 loss function을 다루는 방식이 다른 것을 알 수 있습니다. 어떤 코드에선 배치마다 loss를 더하기도 하고 어떤 코드에선 그냥 두기도 합니다. 이미 구현이 되어 있는 torch.nn 내의 많은 loss 클래스들을 살펴보면 reduction이라는 인자가 있는 것을 알 수 있는...

Sedhain, Suvash, et al. “Autorec: Autoencoders meet collaborative filtering.” Proceedings of the 24th international conference on World Wide Web. 2015. 추천 시스템을 공부하고 개발한 지는 꽤 되었는데 생각보다 공부한 내용들을 ...