Algorithm2 42. 추천 시스템 : 유저와 머신러닝이 함께 만들기(Collaborative Filtering Algorithm) 이전내용과 이어서 이번에는 Collaborative Filtering 이라 불리우는 알고리즘에 대해서 알아보겠습니다. 이 알고리즘은 학습을 통해서 어떤 feature가 의미가 있는지를 배울 수 있습니다. 이전 내용에서 다루었던 예제를 다시 살펴보겠습니다. 아래 그림과 같이 5개의 영화와 4명의 유저가 평점을 기록합니다. 우리는 x1, x2의 x feature가 어떤 내용인지 알지 못합니다. 이전에서는 x feature를 알고 유저의 선호도(세타)를 찾는 방식이였던 것과 대조적이네요 유저가 남긴 평점을 토대로 하여 각 유저의 선호도인 세타를 아래 그림의 하단과 같이 나타내보았습니다. Love at last란 영화가 어떤 특징을 가지는 지는 모르겠지만 Alice와 Bob은 5점을 주어 선호도가 높음을 알 수.. 2016. 9. 3. 33. 자율적으로 학습하기 (Unsupervised Learning) : K-means algorithm 이번에는 Unsupervised Learning이 어떤 방식으로 Clustering을 찾는지 살펴보고 대표적인 알고리즘인 K-means algorithm에 대해서 알아보겠습니다. 녹색으로 표기되는 x data 들이 그래프와 같이 분포가 되어 있고 임의의 2개의 지점에 파란색 X와 빨간색 X를 위치했다고 생각해보겠습니다. 이 두개의 X를 Cluster Centroids라고 하고 두 개의 cluster를 구성하는 중심점으로서의 역할을 하게 됩니다. 이렇게 원하는 Cluster의 중심점을 생성하여 특정 위치에 위치 시키는 것이 unsupervised learning에서 첫번째 과정이 되겠습니다. 그렇게 위치시킨 두개의 cluster 중심점을 기준으로 근처에 있는 x data들을 색으로 구분을 해보겠습니다. 아.. 2016. 8. 17. 이전 1 다음
