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!!)

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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

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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...

이 글의 번역!입니다.

가끔 텐서플로우를 C++에서 deploy해야 하는 경우가 있습니다. 주로, Tensorflow로 training한 모델을 python을 지원하지 않는 환경에서 사용하고 싶을 때 사용하는 것 같아요. 이 경우, 매번 bazel에서 빌드하지 않고 library를 빌드해 .so 파일로 만들어 사용하는 방법에 대해 다룹니다. 자세한 텐서플로우를 C++에서 사용하는 방법에 대한 가이드는 https://www.tensorflow.org/api_docs/cc/을 참조해주세요.

Click to read more ...

안농하세요… 블로그를 시작했읍니다…

횐님덜…. 잘부탁드립니다…

\[a = b+c\]

추천 시스템에서 가장 흔히 사용되는 Matrix Factorization은 Rating matrix $R$을 두 매트릭스 $(U ,V)$로 factorize한다. Matrix Factorization에 대해서는 블로그의 설명이 상당히 자세히 되어 있다. 그러니까, 요약하자면, 유저의 예상 평점을 맞추는 문제는 Rating matrix를 잘 Reconstruct하는

\[R \simeq UV^T \text{, where }R_{ui} \neq 0\]

가 되는 좋은 \(U\)와 \(V\)를 찾는 문제로 바꿀 수 있다. 이는

\[L(U,V) = \sum_{u,i}{(R_{u,...