추천시스템

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0 0시간 0 0 2021-11-30T23:59
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추천 시스템은 20년 정도 밖에 안 되었지만, 엄청난 파급력을 가진 시스템으로 성장해 왔습니다. 그래서 IT 서비스를 개발/운영하는 사람들이라면 한 번쯤 배우고 싶어 하는 주제이기도 합니다.

비즈니스의 성공을 이끄는 추천을 위해서는 적용하고자 하는 도메인, 서비스 형태, 수집되는 데이터의 고유한 특성, 예측하고자 하는 대상에 맞게 각기 다른 메커니즘으로 구현되어야 합니다. 겉보기에 같은 "추천 시스템"이라도, 데이터와 모델링에 대한 이해 없이 구현하면 추천의 퀄리티가 저하될 수밖에 없습니다.

수강 후 여러분이 모델링하고자 하는 서비스에는 어떤 방법론이 가장 적합한지 스스로 판단하고 적용할 수 있도록, 지난 10여 년간 공부해 온 추천 시스템의 기본적인 원리부터 여러 가지 전통/최신 방법론을 체계적으로 전수해 드리겠습니다.


by. 이준석

추천시스템

추천 시스템을 주제로 2차례 top-tier conference에서 최고논문상을 수상한 저자가 직접 전달합니다!

고전적인 모델부터 최근의 딥러닝 기반 방법론까지 망라하는 체계적인 협업필터링 (collaborative filtering)강의로 이론부터 체계적으로 학습

최신의 딥러닝 기법을 활용하여 영상/음악 등 멀티미디어 데이터에 직접적으로 활용 가능한 콘텐츠 기반 (content-based) 방식에 대한 강의

Local neighborhood 가정, cold-start 상황을 위한 fast profiling 등 다른 곳에서는 접하기 힘든 주제까지!

Brand-new Sight

사용자의 영상 시청 패턴을 분석해서
관련된 비슷한 영상, 함께 재생된 적이 있는 영상을 추천해는
Youtube 알고리즘

추천시스템

사람들의 일상속에 엄청난 영향과 파급력을 가진
고도화된 추천시스템에는 컴퓨터 비전 기술이 숨어져 있습니다.

추천시스템

지금 당장 가장 볼만한 영상 N개를 찾아주는 비디오 추천시스템은 컴퓨터비전 기술뿐만 아니라
사용자의 프로필과 상황(Context) 등 여러 요소들을 반영해서 구현됩니다.

알 수 없는 알고리즘으로 사람들을 이끄는 추천시스템의 비밀이 궁금하지 않으신가요?

이준석님의 The RED 강의를 통해 확인해보세요!


Learning Point

추천 시스템을 구현하는 큰 두가지 줄기인 협업 필터링과
콘텐츠 기반 방식의 원리, 이론, 최신 동향까지, The RED에서 만나보세요.

머신러닝 기반 추천 시스템

사람이 직접 디자인하지 않고, 데이터에 기반한 추천시스템을 배워봅니다. 머신러닝을 추천 시스템 설계와 구현에 어떻게 활용할지를 배울 수 있습니다.

협업 필터링부터 최신 딥러닝 기반 모델까지

추천 시스템에서 가장 널리 쓰이는 협업필터링의 고전적인 예시부터 최근 이미지와 텍스트에서 일어난 딥러닝 혁명이 추천시스템에 끼친 영향까지 학습할 수 있습니다.

비디오/텍스트 분석을 통한 콘텐츠 기반 추천

콘텐츠 기반 추천에 대해서 학습하고, 비디오 콘텐츠 분석을 위한 딥러닝 기반 대표 이미지 모델과 콘텐츠 기반 메트릭 러닝이 무엇인지 학습할 수 있습니다.

Youtube 비디오 추천시스템 사례 연구

Youtube 추천시스템 개발자와 함께 Youtube 비디오 추천 시스템 사례 연구와 추천 시스템 평가 방법에 대해 학습합니다.

PART 1

추천 시스템에 대한 개요

- 추천 시스템이 무엇인지 살펴보고, 이것이 단순 광고와 어떻게 다른지 학습합니다.
- 추천 시스템을 어떻게 분류하는지 살펴보고, 협업 필터링, 콘텐츠 기반 방식, 복합 방식 등이 무엇인지 학습합니다.

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PART 2

메모리 기반 협업 필터링부터 다양한 최신 딥러닝 기반 모델까지

- 추천 시스템에서 현재까지 가장 널리 사용되는 방식인 협업 필터링에 대해 고전적인 예제부터 최신의 딥러닝 기반 모델까지 다양한 방법론을 체계적으로 학습합니다.
- 딥러닝 기반 모델인 인공신경망 기반 협업 필터링 모델(Neural Collaborative Filtering), 오토인코더 기반 추천 시스템 (AutoRec, CDAE) 모델, 트랜스포머 기반 추천 시스템 (BERT4Rec)등을 학습합니다.

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PART 3

비디오/텍스트 분석을 통한 콘텐츠 기반 추천

- 영상, 음악 등 디지털화 되어있는 콘텐츠에 다양한 머신러닝 기법을 적용해 콘텐츠 자체에 기반한 추천 시스템을 학습합니다.
- 비디오 콘텐츠 분석에 활용되는 딥러닝 기반 대표 이미지 모델들(AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet)과 비디오 컨텐츠를 추출하기 위한 시/공간 축 Two-stream 모델 등을 학습합니다.
- VideoBERT와 Hammer 모델을 활용한 텍스트 쿼리로 영상을 검색, 추천하는 방법을 배웁니다.

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PART 4

Youtube 비디오 추천시스템 사례 연구와 추천 시스템 평가 방법론

- 결정 트리를 이용하여 새로운 사용자가 있을 때 프로파일링하는 방법을 소개하고, cold-start 상황에 대처하는 방법을 학습합니다.
- RecSys 2016 논문을 통해 딥러닝 기반 유튜브 추천 시스템 사례를 연구합니다.

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서울대에 최초로 채용된 미국 Google 본사 리서치 엔지니어이자 서울대 교수

서울대 컴퓨터공학과 수석 졸업, 미 조지아공대 대학원을 거쳐, 현재 구글에서 유튜브 동영상의 AI 추천 기술 핵심 연구자

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잠깐!
학습을 위한
사전 지식
• Machine learning 기초 지식
• 선형대수학 기초 (벡터, 행렬 기본 연산 등)
• Python 프로그래밍 중급 이상


어떤 분들이
수강하면 좋을까요?
• 추천 시스템을 처음부터 체계적으로 공부하고 싶은 관련 전공자나 대학원생
• 추천 시스템이 기반이 되는 서비스를 만들고 싶은 개발자나 창업자
• 현재 운영중인 추천 시스템을 개선하기 위한 아이디어를 얻고 싶은 분

강의를 듣고 어느 정도
수준까지 이를 수 있을까요?
• 본인이 모델링하고자 하는 데이터나 문제에 어떤 방법론이 가장 적합한지 이해하고 판단할 수 있게 됩니다.
• 본인이 제작하는 추천 시스템을 어떻게 설계하고 평가해야 할지 판단하고 결정할 수 있게 됩니다.
• 구체적으로 모델을 만들기 위해 어디서 어떤 자료를 찾아 보아야 할지 알 수 있게 됩니다.
• 멀티미디어 데이터를 다루는 다양한 어플리케이션에 사용되는 방법론을 이해할 수 있습니다.
Youtube 알고리즘 개발자
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아래의 모든 강의를 초격차 패키지 하나로 모두 들을 수 있습니다.
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Part 1. 소개

Part 2. 협업 필터링 방식 모델 (Collaborative Filtering)

Part 3. 콘텐츠 기반 비디오 추천 (Content-based Video Recommendation)

Part 4. 추가 주제 (Additional topics)

정가 1,500,000원 54% 689,000원
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영화, 이커머스, 광고 등의 주제를 가지로 실습해보는 Practical한 강의입니다.

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