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[Naver Boostcamp AI Tech 5기] 5주차 학습정리 및 회고 : 완벽하지 않아도 끝까지 가보는거야 🥹 주간 학습정리 Keyword: CTR, Wide&Deep, DeepFM, DIN, BST, MAB (Greedy, Epsilon-Greedy, UCB), Thompson Sampling, LinUCB 주간 개인 회고 Fact (사실: 무슨 일이 있었는가?) 월요일에 코테 스터디로 각각의 코드 리뷰를 했는데, 어떤 점에서 차이가 있었고, 어느 부분을 내가 더 개선하면 좋을지 알 수 있었다! 각자가 코드 짜는 스타일도 다르다는 것이 신기했다! 화요일에 이고잉님의 두 번째 깃헙 특강을 들었는데, 혼자 공부할 때는 도저히 이해가 안되던 개념들을 아주 자연스럽게 물흐르듯이 쉽게 머리에 넣어주고 실습까지 하도록 해주셔서 재밌고 유익했다! 수요일에 논문 리뷰 스터디에서 내가 리뷰한 논문을 발표했다! 또 나름 열심히 .. 더보기
[TIL/2023.04.06] 부캠 24일차 (바보 챗지피티 난 짱 우하하) TIL (Today I Learn) 파라메트릭 서치를 공부하고, 해당 주제의 코테 한 문제를 풀었다 멘토님에게 MLOps에 대한 강의를 듣고, 간단한 서술식 응답 연습을 해보았다 이준원 마스터님의 마스터 클래스 세션을 들었다 FM과 FFM을 구현하는 기본과제 3을 풀었다 지난 5강 (Word2Vec, Item2Vec)을 복습하고 정리했다! Keep 기본과제3을 풀 때 생소한 부분들이 있어서 챗지피티한테 물어가면서 과제를 풀었는데, 결국에는 챗지피티가 조언해준 코드는 틀린 코드였다. . . . 결국 내 힘으로 풀었다 ! ! ! 열심히 차원 손으로 써내려가면서 . . 난 기특하다 ! 나 짱 ! ^ㅇ^ 배운내용을 복습하고 정리할 때, 꼭 아이패드에 손으로 써내려가면서 정리해보려고 했는데 확실히 이게 도움이 되.. 더보기
[TIL/2023.04.05] 부캠 23일차 (재밌지만 어려워 🔥 어렵지만 재밌어🔥) TIL (Today I Learn) CTR 예측 문제에 활용될 수 있는 Wide&Deep과 딥러닝을 접목한 DeepFM User Behavior feature를 사용하는 DIN과, DIN에서 발전한 모델인 BST Multi-Armed Bandit(MAB) 의 개념과 대표적인 알고리즘 Greedy, Epsilon-Greedy, UCB 심화된 MAB 알고리즘인 Thompson Sampling과 LinUCB 팀 내 논문리뷰 스터디 정기세션 (강아지팀: BPR, 고양이팀(나는 여기): VBPR) Keep 이번 주 논문 리뷰 세션도 성공적으로 끝냈다! 약간 절은 부분도 있었지만 발표도 잘 한 것 같아서 맘에 든다 희희 2주차에 걸친 RecSys 이론 강의를 완주했다! 아직 제대로 이해 못한 것도 많고, 더 공부하.. 더보기
[TIL/2023.04.03] 부캠 21일차 (양은 적어도 난이도는 그렇지 않다..🙃) TIL (Today I Learn) 그리디 알고리즘 코테 1문제 풀이 GNN 기반의 추천 모델인 NGCF와 이를 경량화한 모델인 LightGCN RNN 기반의 추천 모델인 GRU4Rec CAR 모델 중 하나인 FM모델과 이를 발전시킨 FFM 모델 CTR 예측에 효과적이라고 알려진 기법인 GBM 기법 VBPR 논문 내용 정리 (진행중) Keep 코테 문제를 풀었다! 사실 지난 번에 풀려다가 못풀어서, 다른 분들이 어떻게 풀었는지 검색하고 개념적인 것을 기억해놓았었는데, 이 원리를 되새겨서 오늘 다시 풀어봤는데 간신히 아침 코테 1시간 내에 풀 수 있었다! 오늘 목표한 강의 분량인 7강과 8강을 모두 들었다! 지난주에 비해서 강의 자체의 분량은 적었지만, 짧은 시간 내에 소화해야 하는 강의 내용이 너무 많고.. 더보기
[Naver Boostcamp AI Tech 5기] 4주차 학습정리 및 회고 : 본격적인 RecSys 공부와 성장 주간 학습정리 Keyword: Data Visualization, RecSys, CF, MF, Item2Vec, ANN, NCF, AutoRec seaborn 라이브러리를 이용하는 방법과 극좌표계, 파이차트 등의 시각화 방법에 대해서 배우고, 인터랙티브 시각화 방법에 대해서도 배웠다 추천 시스템의 기본적인 개요와 성능 측정 방법, 대표적인 모델인 인기도 기반 모델에 대해서 배웠다 CF 필터링의 기초와 memory-based CF, model-based CF의 차이에 대해서 알고, memory-based CF 안에서 user-based model과 item- based model의 차이 및 유사도 계산 방법에 대해서 배웠다 Word2Vec를 기반으로 한 Item2Vec에 대해서 배우고, 벡터 간 근접 이웃.. 더보기
[TIL/2023.03.29] 부캠 18일차 (극악무도하지만 남는 것도 많은 RecSys 공부와 부캠 일정) TIL (Today I Learn) 이분탐색 공부 및 코테 1문제 풀이 부캠 팀 논문 세미나 참석 및 Item-based CF Algorithm 논문에 대해서 발표 부캠살롱 참석 (생산성 앱, RecSys 진로탐색, 외부 경진대회) ........... 극악무도한 RecSys 공부 1강: 추천 시스템 개요, Offline Test에서 다양한 평가지표, 기본적인 인기도 기반 추천 모델과 계산 방법 2강: 대표적인 추천 시스템인 연관 분석과 TF-IDF 3강: Collaborative Filtering의 분류(Memory, Model)와 Memory에 해당하는 User-based, Item-based의 이해 및 예시 4강: Model Based CF인 Matrix Factorization과 MF를 이해하기 .. 더보기
[TIL/2023.03.28] 부캠 17일차 (갓고잉님의 깃헙 특강) TIL (Today I Learn) - 그리디 알고리즘 2문제 풀이 - 갓고잉님의 깃헙 특강 수강 : 깃의 구성과 역할, 다양한 핵심 요소에 대한 이해와 실습! Keep - 아침에 1시간 더 일어나서 팀원들이랑 코테 풀이하는게 정말 코테 연습하는 습관 들이기에 좋은 것 같다! - 갓고잉님의 깃헙 특강을 미리 들었음에도 불구하고, 이번 실시간 특강으로 들으면서 배우는 것들이 또 많았다! 무엇보다 강의를 들으면서 그냥 흘려듣는 것이 아니라, 해보라는 실습을 다 따라해보면서 애매하게 알고 있던 개념들이 더 꽉 자리가 잡히는 느낌이었다 😊 Problem - 코테 문제를 너무 쉬운 문제를 풀었나..? 싶다 🤔 성장은 어려움을 마주할 때 일어나게 되는 법인데, 어려움을 요리조리 피해가려고 하는 느낌이랄까 - 갓고잉.. 더보기
[TIL/2023.02.27] 부캠 16일차 (데이터 시각화 끝~!) TIL (Today I Learn) - Seaborn 라이브러리를 효과적으로 사용하여 시각화 하는 방법 - 극좌표계, 파이차트 등 다양한 시각화 방법 - 인터랙티브한 데이터 시각화 방법 - 비정형 데이터(이미지, 텍스트)에 대한 시각화 방법 Keep - 다양한 시각화 방법에 대해서 배울 수 있었다! 확실히 다양한 시각화 방법을 접하고, 데이터 속 인사이트를 찾는 힘을 기르면 좋을 것 같다는 생각이 들었다 - 단순히 코드를 따라 실행하는 것이 아닌, 간단하게라도 코드를 쳐보면서 활용(?)을 해봤다! Further Question 중에 민초단과 반민초단을 시각화하는 질문이 있길래, 혼자 이것저것 찾아보면서 해봤다 희희 😁 뿌듯~! import numpy as np import matplotlib.pyplot.. 더보기
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