추천 시스템
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추천 시스템 입문 2강 - 개인화되지 않은 추천
지난 번에 이어 추천 시스템 입문 2강이다. 추천 시스템은 한 강의가 2주 공부할 분량이라 그렇게 많은 분량은 아니다.2.1 개인화되지 않은 추천 서론뉴욕의 식당 안내인 Zagat Guide(나중에 구글에 팔려 웹으로 서비스됨)를 예를 들면 사람들이 {0, 1, 2, 3} 중 하나로 평점을 매기면 round(MEAN(평점) * 10) 계산으로 0 ~ 30점의 점수를 부여함.
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추천 시스템 입문 1강
요즘 Coursera에서 추천 시스템 입문(Introduction to Recommender Systems) 강의가 9월 3일에 개강하여 듣고 있다. 우선 이런 우수한 대학 과목을 온라인으로 무료 수강한다는 데 대해 대단히 감사하고 있다. 이 강의는 미국 미네소타 대학의 정규 과목을 옮겨 놓은 것으로 학부 학생도 온라인으로 똑같이 수강하는 과목이다. 미국에 가지 않고도 미국 대학의 정규 과목을 그대로 수강한다는 건 참 감격스러운 일이다. 물론 이미 몇 년 전부터 MIT 오픈코스웨어 등이 있었지만 수강생으로서 과제도 제출하고 시험도 볼 수 있게 정말 학생처럼 그것도 무료로 관리 받는 것으로서는 또 한번 새로운 변화라 할 수 있다.