잡담

회사 내에서 엔지니어가 아닌 사람에게 공유하기 위해 만든 글입니다. 이 주제에 관심 있는 사람에게 도움이 될 것 같아 공유합니다.

개요

이제 인터넷 어디에서나 추천 시스템을 찾아볼 수 있다. 추천 시스템이라는 말을 들어보지 못한 사람은 많겠지만, 밑의 예시를 보면 ㅇㅎㅇㅎ 하고 바로 알 것 같아서 추천 시스템에 대한 자세한 설명은 하지 않겠다.

추천 시스템은 보통 이런 일을 한다.

쿠팡에서 내가 전에 봤던 아이템과 비슷한 아이템을 추천해준다. (Finding s...

Max Lukominskyi의 post가 공감이 가서 번역해봤습니다.

잡담

이것 배우고 시작해야지, 저것 배우고 시작해야지, 혹은 남의 글만 읽고 “이제 충분해”라고 생각하고 실천은 저 너머로 날려버린 나에게, 새로운 걸 배우는 일은 배움뿐만이 아니라 무언가 실제로 일을 함으로써 시작되는 거라는 사실을 일깨워준 좋은 글입니다. 두고두고 읽고 싶어서 번역합니당 ‘ㅅ’….

어느 정도의 의역이 있는 것 같아요. 한국 사람에게 조금 더 이해가 갈 만한 형태로…?

원문: Click to read more ...

잡담

이거 진짜 내 일이랑은 하나도 상관 없는 것 아닐까? 이런 글 쓰는 동안에 딥러닝 공부를 조금 더 하는게 도움이 더 되는 것 아닐까? 생각했지만… 역시 관심도 없는 거 하는 것보다는, 별로 도움이 안 되더라도 관심가는 걸 공부해야겠지 하는 생각이 들었다. Negative Feedback의 활용에 대해서는, 예전부터 관심이 많았으니까.

그리고, interaction matrix의 Sparsity를 고려한다면, 점점 더 다양한 종류의 데이터를 활용하는 것이 중요해질 것 같다고 생각한다.

그렇게 생각하는 이유는 다음과 같다.

1. 항상 CNN/RNN 모델을 돌릴 수는 없고, 여전히 CF 모델의 성능이 content based method보다 성능이 좋다.
2. user와 item의 interaction의 종류가 같은 서비스 내에서 증가하고 있다. ...

잡담

이 포스트를 작성하면서, WMF 논문을 다시 천천히 읽어봤는데, 이 논문은 정말 잘 쓴 논문이라는 생각이 문득 들었다. (1) 사람들이 잘 인지하지 못했던 기존 방법(explicit feedback methods)의 문제점을 발견하고, (2) 문제를 이해하는 새로운 도구(preference-confidence split)를 제시하고, (3) 그 도구를 이용한 새로운 해결 방법(WMF)을 제안했으며, (4) 이 해결 방법은 너무나도 아름답다(ALS, explaining recommendations). 게다가, (5) 성능도 우수하다(performance, scalability 양쪽 다…).

저자는 ...

원본 글 Ben Fredrickson이라는 아조씨가 2013년에 남긴 글인데, 음… 추천 시스템의 실제 적용에 관한 많은 Insight을 주는 것 같아서 번역해봤어요.

아조씨는 그리고 Implicit이라는 빠른 Python matrix factorization library를 만들었습니다!(저도 컨트리뷰터에요!!)

Google+나 페이스북에서 ‘싫어요’를 누를 수 없는 이유에 대해 생각해 본 적이 있는가? 페이스북의 ‘좋아요’ 버튼이나, Google+의 ‘+1’ 버튼과 같은 기능은 인터넷 어디에서나 찾아볼 수 있다. 하지만, 구글과 페이스북은 ...

How to Make a Pull Request

[TOC]

이 글은 링크를 번역한 글이다. grpc를 사용하던 도중, 타이포를 발견하고 살면서 처음…?으로 pull request를 해봤는데, 인터넷에 찾아 보니까 비슷한 경우가 꽤 많은 것 같다. 다들 이렇게 시작하는 거라구…

처음 pull request를 만드는 건 재밌으면서도 스트레스가 쌓이는 일이다. “나같은 초보가 이런 프로젝트에 기여할 수 있는 걸까?”, “어디서 시작해야 좋을까?’, 혹은 “pull request가 뭔데?”라...