대부분 0으로 이루어진 행렬을 굳이 다 쓸 필요는 없는데 말이죠. Introduction 행렬(Matrix)은 ML 전반에서 매우 많이 쓰입니다. 행렬을 분류하는 방법은 여러 가지지만 가장 흔하게 쓰이는 방법은 행렬의 값들에 얼마나 0이 많은가에 따라 구분하는 방법입니다. 행렬에 0이 매우 많은 경우를 희소하다 (sparse)고 하며 반대로 대...

들어가며 Pandas의 Group-by operation은 apply나 transform 메서드를 이용하여 데이터 그룹에 대한 처리를 편하게 할 수 있게 해줍니다. Pandas를 이용해서 데이터를 처리하다보면 어떻게든 한 번은 사용하게 되는 operation이죠. 하지만 매번 단순한 데이터 전처리를 하게 되지는 않습니다. 원하는 형태로 데이터를 만...

Rendle, Steffen, et al. “BPR: Bayesian personalized ranking from implicit feedback.” arXiv preprint arXiv:1205.2618 (2012). Introduction 많은 추천 시스템 관련 교과서에서는 explicit rating을 이용하여 내용을 설명합니다. 하지만...

Learning to Rank? :bulb: Learning to Rank (LTR)는 검색 결과의 순서를 정하는 것과 같은 랭킹 문제 (ranking problem)를 해결하기 위해 지도 학습(supervised learning)을 적용하는 머신러닝 방법론 전통적인 지도 학습 방법인 회귀(regression)나 분류(classificati...

Rendle, Steffen, et al. “Neural collaborative filtering vs. matrix factorization revisited.” Fourteenth ACM conference on recommender systems. 2020. 최근 NCF를 구현해서 사용하면서 이 알고리즘이 ALS 같은 Matrix Fact...