해당 포스팅은 AIFFEL에서 제공한 학습자료를 통해 공부한 것을 정리한 것임을 밝힙니다. 학습 목표 추천 시스템의 개념과 목적을 이해한다. Implicit 라이브러리를 활용하여 Matrix Factorization(이하 MF) 기반의 추천 모델을 만들어 본다. 음악 감상 기록을 활용하여 비슷한 아티스트를 찾고 아티스트를 추천해 본다. 추천 시스템에서 자주 사용되는 데이터 구조인 CSR Matrix을 익힌다 유저의 행위 데이터 중 Explicit data와 Implicit data의 차이점을 익힌다. 새로운 데이터셋으로 직접 추천 모델을 만들어 본다. 1. 추천 시스템이란? 온라인 콘텐츠 서비스에서 데이터 분석과 AI 기술을 접목한 추천 시스템의 활용은 이제 필수가 되고 있다. 음원 서비스, 스트리밍 서..
