과정 요약
컬렉션을 사용해 정리하기
내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
이제 다음 작업을 하는 방법을 알게 되었습니다.
- 추천 시스템의 목적을 설명합니다.
- 후보 생성, 점수 매기기, 재정렬을 비롯한 추천 시스템의 구성요소를 설명합니다.
- 임베딩을 사용하여 항목과 쿼리를 나타냅니다.
- 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링을 구분합니다.
- 추천 시스템에서 행렬 분해를 사용하는 방법을 설명합니다.
- 심층신경망이 행렬 분해의 일부 제한사항을 극복하는 방법을 설명합니다.
- 추천 시스템을 빌드하기 위한 검색, 점수 매기기, 재정렬 접근 방식을 설명합니다.
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최종 업데이트: 2025-01-13(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2025-01-13(UTC)"],[[["\u003cp\u003eRecommendation systems predict which items a user will like based on their past behavior and preferences.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThese systems use a multi-stage process: identifying potential items (candidate generation), evaluating their relevance (scoring), and refining the order of presentation (re-ranking).\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eEmbeddings play a key role in representing items and user queries, facilitating comparisons for recommendations.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eTwo primary approaches for recommendation are content-based filtering (using item features) and collaborative filtering (using user similarities).\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDeep learning techniques enhance traditional methods like matrix factorization, enabling more complex and accurate recommendations.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Course summary\n\n\u003cbr /\u003e\n\nYou should now know how to do the following:\n\n- Describe the purpose of recommendation systems.\n- Explain the components of a recommendation system including candidate generation, scoring, and re-ranking.\n- Use embeddings to represent items and queries.\n- Distinguish between content-based filtering and collaborative filtering.\n- Describe how matrix factorization can be used in recommendation systems.\n- Explain how deep neural networks can overcome some of the limitations of matrix factorization.\n- Describe a retrieval, scoring, re-ranking approach to building a recommendation system."]]
