추천 시스템 Basics

추천 시스템이란

특정 사용자관심을 가질 만한 정보를 추천하는 것이다. Information filtering의 일종이라고 볼 수 있다. 여기서 말하는 관심은 정의하기 나름이다. 아이템의 종류가 동영상이라면 동영상을 시청하는 것이 관심의 표현일 것이다. 아이템의 종류가 쇼핑에 관련된 제품이라면 구매나 장바구니에 넣는 것이 관심을 나타낸다. 얼마나 관심을 가지는지도 정의하기 나름이 된다. 유튜브의 추천 시스템은 다음 그림과 같이 메인피드에서 내가 볼 만한 동영상을 보여준다. 유튜브에서는 동영상을 시청한 시간을 관심의 척도로 사용한다.

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Neural Collaborative Filtering 논문 리뷰

주요 내용

  • 논문이 풀고자 하는 문제는 implicit feedback을 토대로 item을 user에게 추천하는 것
  • deep learning을 matrix factorization에서 user-item interaction 부분에 적용하는 것
  • dot-product(GMF)와 MLP의 장점을 모두 살린 네트워크 구조 사용
  • loss function으로 MSE가 아닌 binary cross-entropy 사용
  • point-wise loss + negative sampling 사용
  • BPR과 eALS를 large-margin으로 outperform

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카오스멍키를 읽으며

어떤 내용을 담고 있는가

카오스멍키는 기술적인 뜻을 가진다. 넷플릭스가 만들어서 오픈소스로 공개한 서버 엔지니어링 측면에서 안정성을 테스트하는 방법인데 어떻게 보면 좀 악랄한 방법이라고 볼 수 있다. 카오스 멍키(=미친 원숭이)가 데이터 센터에서 뛰어다니며 서버를 마구 망치고 있어도 서비스는 그대로 돌아가야 함을 의미한다. 하지만 저자가 사용한 카오스멍키는 이런 엔지니어링적인 의미는 아니다. 서버실을 우리가 사는 세상이라고 하면 카오스멍키는 저자가 몸을 담고 혹은 몸을 담았던 스타트업을 의미한다. 스타트업은 이리 저리 마구 선을 뽑는 원숭이와 같이 세상의 질서를 무시하며 무섭게 돌진한다. 하지만 이 책의 제목은 그닥 중요하지 않다. 이 뜻을 찾아보며 저자에게 당했다라는 생각도 든다. 바이럴이 되도록 일부러 이런 생소한 단어를 제목으로 쓴게 아닌가...

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BERT 논문 리뷰

Abstract

  • 모든 layer에서 left, right context를 모두 보는 deep bidirectinal 모델
  • pretrain 한 BERT 모델을 여러 task에 fine-tuning 했더니 SOTA
  • task-specific한 구조를 디자인 할 필요없음

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2018년을 마무리하며, 2019년을 맞이하며 드는 생각들

  • 항상 새로운 환경과 새로운 업무를 하는 것은 두려움으로 다가온다. 하지만 조금의 두려움을 이겨내고 나면 나와 마주칠 수 있는 시간이 된다. 두려워하지말고 자신을 좀 더 믿자.
  • 조직이라는 것에 대해서는 항상 생각을 하는 것이 좋다. 조직은 마치 생명과 같아서 꾸준한 관심을 가지지 않으면 죽기 마련이다. 생동감 넘치는 조직을 만들기 위해서는 문화라는 밥을 먹어야한다.
  • 문화를 형성하는 것은 상당히 어렵다. 내가 생각하는 문화의 모습을 상세히 적어보고 그렇게 할 수 있는 사람을 찾아라.
  • 당장 필요에 의해 움직이다보면 자연스레 나의 바닥이 드러난다. 관계는 점점 피상적으로 될 것이다. 당장의 이익이 아닌 좀 더 먼 미래의 가치에 의해 움직이는 사람이 되는 것이 좋다.
  • 아무 유익이 안될 것...

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CIFAR-10 정복 시리즈 3: Shake-Shake

CIFAR-10 정복하기 시리즈 소개

CIFAR-10 정복하기 시리즈에서는 딥러닝이 CIFAR-10 데이터셋에서 어떻게 성능을 높여왔는지 그 흐름을 알아본다. 또한 코드를 통해서 동작원리를 자세하게 깨닫고 실습해볼 것이다.

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CIFAR-10 정복 시리즈 2: PyramidNet

CIFAR-10 정복하기 시리즈 소개

CIFAR-10 정복하기 시리즈에서는 딥러닝이 CIFAR-10 데이터셋에서 어떻게 성능을 높여왔는지 그 흐름을 알아본다. 또한 코드를 통해서 동작원리를 자세하게 깨닫고 실습해볼 것이다.

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왜 일하는가

  • 저자 : 이나모리 가즈오
  • 경력 : 교세라 창업자, KDDI 창업, 일본항공 회장
  • 내용 : 왜 일하는지, 일을 통해 무엇을 깨달을 수 있는지, 열심히 일해서 앞으로 어떻게 될지 알려주기 위한 책

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파워풀

  • 저자 : 패티 맥코드
  • 경력 : 퓨어아트리아소프트웨어, 선마이크로시스템스, 볼랜드, 시게이트테크놀로지, 넷플릭스 최고인재책임자, 패티맥코드컨설팅
  • 내용 : 넷플릭스의 조직문화와 인재를 대하는 방식

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