안녕하세요.
이번에 '1st 함께하는 딥러닝 컨퍼런스'에서 "안.전.제.일. 강화학습"이란 주제로 발표한 이동민이라고 합니다.
컨퍼런스 관련 링크는 다음과 같습니다.
https://tykimos.github.io/2018/06/28/ISS_1st_Deep_Learning_Conference_All_Together/
그리고 대략적인 개요는 다음과 같습니다.
1. What is Artificial Intelligence?
2. What is Reinforcement Learning?
3. What is Artificial General Intelligence?
4. Planning and Learning
5. Safe Reinforcement Learning
또한 이 자료에는 "Imagination-Augmented Agents for Deep Reinforcement Learning"이라는 논문을 자세히 설명하였습니다.
많은 분들이 보시고 도움이 되셨으면 좋겠습니다~!
안녕하세요.
이번에 '1st 함께하는 딥러닝 컨퍼런스'에서 "안.전.제.일. 강화학습"이란 주제로 발표한 이동민이라고 합니다.
컨퍼런스 관련 링크는 다음과 같습니다.
https://tykimos.github.io/2018/06/28/ISS_1st_Deep_Learning_Conference_All_Together/
그리고 대략적인 개요는 다음과 같습니다.
1. What is Artificial Intelligence?
2. What is Reinforcement Learning?
3. What is Artificial General Intelligence?
4. Planning and Learning
5. Safe Reinforcement Learning
또한 이 자료에는 "Imagination-Augmented Agents for Deep Reinforcement Learning"이라는 논문을 자세히 설명하였습니다.
많은 분들이 보시고 도움이 되셨으면 좋겠습니다~!
링크드인의 Big Data Recommendation Products - 어제의 데이터를 통해 내일을 예측한다Evion Kim
DEVIEW 2013 발표 내용입니다 - http://deview.kr/2013/detail.nhn?topicSeq=36
링크드인 플랫폼 상의 다양한 Recommendation Product들, 이 제품들의 키워드는 바로 'Relevance(연관성)' 입니다. 가장 관련있는 데이터들을 제공함으로써 사용자의 삶을 더 쉽고 편하게 만들어 주는것이 링크드인 데이터 팀의 목표라 할 수 있겠습니다. 그렇다면 어떻게 해야 사용자에게 가장 연관성 높은 데이터를 제공 할 수 있을까요? 이에 대한 답을 한문장으로 요약하자면 '어제의 데이터를 분석하여 내일의 사용자의 행동을 예측한다' 가 될 것 같습니다.
본 발표에서는 이 한 문장을 좀 더 길게 풀어보려 합니다. 링크드인에서는 Hadoop, Key-Value Storage, Machine Learning등의 기술을 어떤 식으로 활용하여 연관성 높은 Recommendation Product를 만들고 있는지에 대해 소개해보겠습니다.
패스트캠퍼스 데이터 사이언스 SCHOOL 3기 프로젝트 _개인맞춤 패션 쇼핑몰 상품 추천 시스템
* The numerous online fashion stores in Korea recommend ‘some items purchased by other members who purchased this item’ or ‘the most popular items’ to their members. However the accuracy of recommendation is poor.
* To improve the performance of recommendation, I use collaborative filtering with member's ratings of each item.
Github : https://github.com/moonkwoo/DataScience/tree/master/project/shopping%20recommendation
Machine Learning Foundations (a case study approach) 강의 정리SANG WON PARK
실제 비즈니스에서 많이 활용되는 사례를 중심으로 어떻게 기존 데이터를 이용하여 알고리즘을 선택하고, 학습하여, 예측모델을 구축 하는지 jupyter notebook을 이용하여 실제 코드를 이용하여 실습할 수 있다.
강의 초반에 강조하는 것 처럼, 머신러닝 알고리즘은 나중에 자세히 설명하는 과정이 따로 있고, 이번 강의는 실제 어떻게 활용하는지에 완전히 초점이 맞추어져 있어서, 알고리즘은 아주 간략한 수준으로 설명해 준다. (좀 더 구체적인 내용은 심화과정이 따로 있음)
http://blog.naver.com/freepsw/221113685916 참고
https://github.com/freepsw/coursera/tree/master/ML_Foundations/A_Case_Study 코드 샘플
최보경 : 실무자를 위한 인과추론 활용 - Best Practices
발표영상 https://youtu.be/wTPEZDc6fw4
---
PAP가 준비한 팝콘 시즌1에서 프로덕트와 함께 성장하는 데이터 실무자들의 이야기를 담았습니다.
---
PAP(Product Analytics Playground)는 프로덕트 데이터 분석에 대해 편안하게 이야기할 수 있는 커뮤니티입니다.
우리는 데이터 드리븐 프로덕트 문화를 더 많은 분들이 각자의 자리에서 이끌어갈 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
다양한 직군의 사람들이 모여 프로덕트를 만들듯 PAP 역시 다양한 멤버로 구성되어 있으며, 여러분들의 참여로 만들어집니다.
---
공식 페이지 : https://playinpap.oopy.io
페이스북 그룹 : https://www.facebook.com/groups/talkinpap
팀블로그 : https://playinpap.github.io
온라인 커뮤니티 상의 게시글에 대해 Louvain method와 클러스터링 기법을 적용한 내부 커뮤니티 성향 탐지 기법 Sun-young Kim
오늘날 웹 상의 SNS나 블로그, 커뮤니티를 통해 사람들은 자신의 다양한 관심사와 취향을 드러낸다. 과거에는 데이터의 규모에 비해 부족한 데이터 처리 능력으로 인해 웹 상의 자료에 대한 분석이 충분히 이루어지지 못 했 으나 대용량 데이터 처리 기술과 인프라의 발전으로 기업이나 정부 등 많은 조직들이 데이터 분석을 수행하여 의사 결정에 필요한 핵심 정보를 얻고 있다. 본 논문은 기존에 연구가 활발하게 이루어진 SNS에서의 사용자 분 석이 아닌 온라인 커뮤니티에서의 내부 커뮤니티 탐지 기법을 제안한다. 사용자간의 관계가 명확하게 정해진 SNS와 달리 커뮤니티에서의 사용자 관계를 그래프 기반과 컨텐츠 기반의 두 가지 기법으로 분석함으로써 보다 정확한 커뮤니티 탐지 결과를 얻을 수 있다. 기법의 검증을 위해 국내 커뮤니티 사이트의 데이터를 대상으로 실 험을 수행하였으며 실험 결과 사용자들의 관계 및 게시글 성향에 따라 사용자들의 군집을 분류하는데 성공하였 음을 실험으로 보인다.
유튜브, 페이스북, 넷플릭스등 성공한 컨텐츠 플랫폼에서 추천 솔루션은 중요한 역할을 합니다.
특히 기본 홈 스크린은 대부분 유저선호/시간/맥락에 따른 맞춤형 추천을 제공합니다.
왜 그럴까요? 이 질문의 답을 찾기 위한 웹툰 서비스의 유저 분석 사례를 이야기 하려 합니다.
"유저가 좋은 컨텐츠를 만났을 때"
일본 대표 만화 플랫폼 인 픽코마(카카오재팬)의 UX에는 다양한 추천 솔루션이 적용되어 있습니다.
이 추천 솔루션의 목표는 유저의 작품 첫 에피소드 열람 즉 유저의 작품 탐색을 높이는 것입니다.
왜 이런 목표를 정했을 까요? 결론은 좋은 작품 탐색 경험은 유저를 만족시키기 때문입니다.
이 강연에서는 유저의 작품 탐색과 활용이 유저의 만족도와 어떠한 상관관계가 있는지
유저 군집화, 인게이지먼트 퍼널, 리텐션 관점에서 꼼꼼하고 깊이 있게 분석한 사례를 공유하고자 합니다.
추천 시스템 그리고 유저 만족도의 정량적 분석에 관심있는 분이라면 좋은 인사이트를 얻게 되리라 생각됩니다.
[논문발표] 20160725 A Random Walk Around the City: New Venue Recommendation in Lo...Sanghoon Yoon
A Random Walk Around the City: New Venue Recommendation in Location-Based Social Networks
Anastasios Noulas, ASE/IEEE International Conference on Social Computing, 2012
A Literature Review of Quantitative Persona CreationMinjoon Kim
This paper provides a literature review of quantitative persona creation (QPC), which uses algorithmic methods to create personas from numerical and textual data. The paper analyzes 47 research papers on QPC. It identifies three stages of evolution for QPC methods, from using basic clustering techniques on survey data to leveraging large datasets from social media and APIs. Key trends include higher automation, interactive persona systems, and combining automatic and manual methods. The paper also discusses research gaps in developing standards, addressing ethics concerns, and retaining benefits of qualitative persona creation. It concludes with recommendations to advance the field of QPC.
링크드인의 Big Data Recommendation Products - 어제의 데이터를 통해 내일을 예측한다Evion Kim
DEVIEW 2013 발표 내용입니다 - http://deview.kr/2013/detail.nhn?topicSeq=36
링크드인 플랫폼 상의 다양한 Recommendation Product들, 이 제품들의 키워드는 바로 'Relevance(연관성)' 입니다. 가장 관련있는 데이터들을 제공함으로써 사용자의 삶을 더 쉽고 편하게 만들어 주는것이 링크드인 데이터 팀의 목표라 할 수 있겠습니다. 그렇다면 어떻게 해야 사용자에게 가장 연관성 높은 데이터를 제공 할 수 있을까요? 이에 대한 답을 한문장으로 요약하자면 '어제의 데이터를 분석하여 내일의 사용자의 행동을 예측한다' 가 될 것 같습니다.
본 발표에서는 이 한 문장을 좀 더 길게 풀어보려 합니다. 링크드인에서는 Hadoop, Key-Value Storage, Machine Learning등의 기술을 어떤 식으로 활용하여 연관성 높은 Recommendation Product를 만들고 있는지에 대해 소개해보겠습니다.
패스트캠퍼스 데이터 사이언스 SCHOOL 3기 프로젝트 _개인맞춤 패션 쇼핑몰 상품 추천 시스템
* The numerous online fashion stores in Korea recommend ‘some items purchased by other members who purchased this item’ or ‘the most popular items’ to their members. However the accuracy of recommendation is poor.
* To improve the performance of recommendation, I use collaborative filtering with member's ratings of each item.
Github : https://github.com/moonkwoo/DataScience/tree/master/project/shopping%20recommendation
Machine Learning Foundations (a case study approach) 강의 정리SANG WON PARK
실제 비즈니스에서 많이 활용되는 사례를 중심으로 어떻게 기존 데이터를 이용하여 알고리즘을 선택하고, 학습하여, 예측모델을 구축 하는지 jupyter notebook을 이용하여 실제 코드를 이용하여 실습할 수 있다.
강의 초반에 강조하는 것 처럼, 머신러닝 알고리즘은 나중에 자세히 설명하는 과정이 따로 있고, 이번 강의는 실제 어떻게 활용하는지에 완전히 초점이 맞추어져 있어서, 알고리즘은 아주 간략한 수준으로 설명해 준다. (좀 더 구체적인 내용은 심화과정이 따로 있음)
http://blog.naver.com/freepsw/221113685916 참고
https://github.com/freepsw/coursera/tree/master/ML_Foundations/A_Case_Study 코드 샘플
최보경 : 실무자를 위한 인과추론 활용 - Best Practices
발표영상 https://youtu.be/wTPEZDc6fw4
---
PAP가 준비한 팝콘 시즌1에서 프로덕트와 함께 성장하는 데이터 실무자들의 이야기를 담았습니다.
---
PAP(Product Analytics Playground)는 프로덕트 데이터 분석에 대해 편안하게 이야기할 수 있는 커뮤니티입니다.
우리는 데이터 드리븐 프로덕트 문화를 더 많은 분들이 각자의 자리에서 이끌어갈 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
다양한 직군의 사람들이 모여 프로덕트를 만들듯 PAP 역시 다양한 멤버로 구성되어 있으며, 여러분들의 참여로 만들어집니다.
---
공식 페이지 : https://playinpap.oopy.io
페이스북 그룹 : https://www.facebook.com/groups/talkinpap
팀블로그 : https://playinpap.github.io
온라인 커뮤니티 상의 게시글에 대해 Louvain method와 클러스터링 기법을 적용한 내부 커뮤니티 성향 탐지 기법 Sun-young Kim
오늘날 웹 상의 SNS나 블로그, 커뮤니티를 통해 사람들은 자신의 다양한 관심사와 취향을 드러낸다. 과거에는 데이터의 규모에 비해 부족한 데이터 처리 능력으로 인해 웹 상의 자료에 대한 분석이 충분히 이루어지지 못 했 으나 대용량 데이터 처리 기술과 인프라의 발전으로 기업이나 정부 등 많은 조직들이 데이터 분석을 수행하여 의사 결정에 필요한 핵심 정보를 얻고 있다. 본 논문은 기존에 연구가 활발하게 이루어진 SNS에서의 사용자 분 석이 아닌 온라인 커뮤니티에서의 내부 커뮤니티 탐지 기법을 제안한다. 사용자간의 관계가 명확하게 정해진 SNS와 달리 커뮤니티에서의 사용자 관계를 그래프 기반과 컨텐츠 기반의 두 가지 기법으로 분석함으로써 보다 정확한 커뮤니티 탐지 결과를 얻을 수 있다. 기법의 검증을 위해 국내 커뮤니티 사이트의 데이터를 대상으로 실 험을 수행하였으며 실험 결과 사용자들의 관계 및 게시글 성향에 따라 사용자들의 군집을 분류하는데 성공하였 음을 실험으로 보인다.
유튜브, 페이스북, 넷플릭스등 성공한 컨텐츠 플랫폼에서 추천 솔루션은 중요한 역할을 합니다.
특히 기본 홈 스크린은 대부분 유저선호/시간/맥락에 따른 맞춤형 추천을 제공합니다.
왜 그럴까요? 이 질문의 답을 찾기 위한 웹툰 서비스의 유저 분석 사례를 이야기 하려 합니다.
"유저가 좋은 컨텐츠를 만났을 때"
일본 대표 만화 플랫폼 인 픽코마(카카오재팬)의 UX에는 다양한 추천 솔루션이 적용되어 있습니다.
이 추천 솔루션의 목표는 유저의 작품 첫 에피소드 열람 즉 유저의 작품 탐색을 높이는 것입니다.
왜 이런 목표를 정했을 까요? 결론은 좋은 작품 탐색 경험은 유저를 만족시키기 때문입니다.
이 강연에서는 유저의 작품 탐색과 활용이 유저의 만족도와 어떠한 상관관계가 있는지
유저 군집화, 인게이지먼트 퍼널, 리텐션 관점에서 꼼꼼하고 깊이 있게 분석한 사례를 공유하고자 합니다.
추천 시스템 그리고 유저 만족도의 정량적 분석에 관심있는 분이라면 좋은 인사이트를 얻게 되리라 생각됩니다.
[논문발표] 20160725 A Random Walk Around the City: New Venue Recommendation in Lo...Sanghoon Yoon
A Random Walk Around the City: New Venue Recommendation in Location-Based Social Networks
Anastasios Noulas, ASE/IEEE International Conference on Social Computing, 2012
A Literature Review of Quantitative Persona CreationMinjoon Kim
This paper provides a literature review of quantitative persona creation (QPC), which uses algorithmic methods to create personas from numerical and textual data. The paper analyzes 47 research papers on QPC. It identifies three stages of evolution for QPC methods, from using basic clustering techniques on survey data to leveraging large datasets from social media and APIs. Key trends include higher automation, interactive persona systems, and combining automatic and manual methods. The paper also discusses research gaps in developing standards, addressing ethics concerns, and retaining benefits of qualitative persona creation. It concludes with recommendations to advance the field of QPC.
A Picture-based Approach to Recommender SystemsMinjoon Kim
This approach utilizes factors from tourist roles and the "Big 5" personality traits. These factors are then paired with vacation related images, which are then used to recommend pictures based on picture selection
Relating Personality Types with User Preferences in Multiple Entertainment Do...Minjoon Kim
This document describes a study that analyzed the relationship between personality types and user preferences across multiple entertainment domains (movies, TV shows, music, books). The study collected personality and preference data from over 50,000 Facebook users and analyzed it to identify personality-based stereotypes for each domain. Association rules were also generated using an Apriori algorithm to identify relationships between personality factors and domain-specific preferences. The results provide insights into how personality differences correlate with differences in preferences across entertainment domains and genres.
The User Experience of Chatbots - Nielsen Norman GroupMinjoon Kim
This document summarizes guidelines for designing effective chatbots. It discusses findings from a study with 8 US participants who performed tasks with different types of chatbots. Customer service bots were seen as less helpful than interaction bots. Participants preferred bots that were upfront about being non-human and had clear purpose. Linear conversational flows worked best when bots could adapt to unexpected inputs and leverage prior context. Politeness was dropped with bots. Overall, chatbots were perceived as most useful for power users completing repetitive simple tasks, while websites remained a better investment for most companies.
The document discusses criticisms of the field of human-computer interaction (HCI) and proposes an approach to understanding HCI as problem-solving. It summarizes HCI research as addressing three types of problems - empirical, conceptual, and constructive. It evaluates whether the field is doing a good job based on analyses of award-winning papers, finding they focus more on empirical and constructive problems and that conceptual problems are underrepresented. It concludes the field could improve by more clearly defining what constitutes a significant research problem and good research.
The document discusses the benefits of exercise for mental health. Regular physical activity can help reduce anxiety and depression and improve mood and cognitive function. Exercise causes chemical changes in the brain that may help protect against developing mental illness and improve symptoms for those who already suffer from conditions like anxiety and depression.
Towards A Rigorous Science of Interpretable Machine LearningMinjoon Kim
The document discusses the benefits of exercise for mental health. Regular physical activity can help reduce anxiety and depression and improve mood and cognitive function. Exercise causes chemical changes in the brain that may help protect against mental illness and improve symptoms.
Contextual Aspects of Typical Viewing Situations - Vanattenhoven, GeertsMinjoon Kim
The document discusses the benefits of exercise for mental health. Regular physical activity can help reduce anxiety and depression and improve mood and cognitive functioning. Exercise boosts blood flow, releases endorphins, and promotes changes in the brain which help enhance one's emotional well-being and mental clarity.
The document discusses the 4th Industrial Revolution brought about by emerging technologies like artificial intelligence and their convergence with the digital and physical worlds. It notes how 65% of today's children under 7 will have jobs that don't exist yet. It then compares the 4 industrial revolutions and discusses how AI and the web are combining, with web technologies advancing from read-only Web 1.0 to integrating AI for better services. The Physical Web is introduced as an open approach using Bluetooth beacons, smartphone scanners, and URLs to enable quick interactions with physical objects and locations without needing an app.
Interacting with an Inferred World: the Challenge of Machine Learning for Hum...Minjoon Kim
This document discusses the challenges of machine learning systems for human-computer interaction. It argues that while classic theories of interaction were based on symbolic models, modern machine learning systems are based on statistical models trained on large datasets. This raises new questions for how to design systems that are humane and give users a sense of agency, control, and self-determination over systems whose behaviors emerge from complex statistical inferences rather than explicit symbolic rules. It also questions how to ensure proper attribution of content and address issues like bias, privacy, and accountability in these inferred statistical worlds.
Deployment of Smart Spaces in the Internet of Things: Overview of Design Chal...Minjoon Kim
The document discusses the design challenges of deploying smart spaces in the Internet of Things. It describes the smart spaces paradigm which utilizes digital devices and services to share information. It introduces the M3 concept of multi-device, multi-domain, multi-vendor spaces and the use of knowledge processors and semantic information brokers to organize shared knowledge. The key design challenges are interoperability across different devices and standards, information processing and reasoning over collected data, and ensuring security and privacy as information is shared.
Applied Artificial Intelligence and TrustMinjoon Kim
1. The document discusses two papers related to trust in autonomous technologies like self-driving cars and medical devices. The first paper examines how trust is built over time from predictability to dependability to reliability. It also discusses the importance of trust in the innovating firm.
2. The second paper studies how the appearance and level of autonomy of unmanned vehicles affects perceived safety, anthropomorphism, and social presence. It found that a more human-like appearance and higher autonomy increased similarity to humans and positively impacted these factors.
3. Both papers emphasize the importance of operational safety, understandability, trialability, and balance between user control and system autonomy for gaining user trust in autonomous technologies.
Preference Elicitation as an Optimization Problem - Sepliarskaia, et al
1. Preference Elicitation as an
Optimization Problem
- Anna Sepliarskaia, Julia
Kiseleva, Filip Radlinski, Maarten
de Rijke
+ RecSys 2018
/ 김민준
x 2020 Winter
3. 1. Background & Motivation
3
Collaborative Filtering and the New User Cold Start Problem
https://heartbeat.fritz.ai/recommender-systems-with-python-part-ii-collaborative-filtering-k-nearest-neighbors-algorithm-c8dcd5fd89b2
“CF-based approaches only work well for users with
substantial information about their preferences”
5. 1. Background & Motivation
5
Approaches: Questionnaire-based Methods
Relative (Pairwise) Preferences Absolute Preferences
최근 연구의 방향*:
1. No calibration issue
2. No order bias
Saikishore Kalloori, Francesco Ricci, and Marko Tkalcic. 2016.
Amit Sharma and Baoshi Yan. 2013.
6. 6
Pairwise Preference로 영화 30쌍을 비교해야한다면..?
Pairwise Preference Questionnaires
“유저의 취향을 제일 잘 대변하는 최소 질문 셋은 어떻게 뽑나?”
Relative Preference
Questionnaire
Static Preference
Questionnaire
응답에 따라 다음 질문이
바뀌는 질문 방법
고정된 질문셋
60C2 = 1,770 쌍
2. Approach
7. 7
“개인화된 추천에 필요한 데이터를 수집할 수 있는
최적의(최소) 질문 리스트를 뽑을것인가?”
Static Preference Questionnaire (SPQ)
“How to optimally generate a preference questionnaire, consisting of relative
questions, for new users that will help to solve the new user cold-start problem?”
2. Approach
8. 8
Latent Factor Model
유저 n
아이템 m
1 0 1 1 … 1
0 1
1 0 0 1 … 1
1 1
0 0 1 0 … 0
0 1
…
이러한 rating matrix 가 있을 때에, 새로운 rating 들은…?
2. Approach
9. 9
새로운 아이템 i 에 대한 유저 u 의 rating =
global bias
+
아이템 i 의 latent factor bias
+
유저 u 의 latent factor bias
+
아이템 i 의 latent factor vector * 유저 u 의 latent factor vector
+
small random noise
Latent Factor Model
2. Approach
10. 10
user bias = 유저의 rating 습관/패턴
item bias = item의 인기도
Latent Factor Model
2. Approach
11. 11
latent vector 의 차원 = 아이템의 특징
유저가 특정 아이템의 특징을 좋아한다 = 해당 차원의 값이 높다
아이템이(vi) 유저의 취향과(vu) 일치 할수록 의 값이 커진다
Latent Factor Model
즉,
1. SPQ 질문 리스트의 user rating 을 통해
2. 를 통해 모든 아이템의 rating 을 예측
계산
2. Approach
13. 13
3. Method
Making the SPQ — Linear Independence
Linear Independence Linear Dependence
벡터 공간의 “소수"라고 이해해주세요
14. 14
3. Method
Making the SPQ — Linear Independence
Static Preference Questionnaire는
“소수” 질문들(벡터들) 의 집합이다
15. 데이터
10,000,000 ratings
89,169 users
11,785 movies
3,200,000 ratings
33,000 users
30,000 books
클리닝
별 4개 이상: + rating
그 이하: - rating
리뷰 작성 + 책구매 + 읽음: + rating
유저가 읽지 않은 책: - rating
(+ rating # = - rating #)
스크리닝 기준
1. 최소 5명이 리뷰한 영화
2. +/- 비율이 +3 이상
3. 유저의 +/- rating 비율이 +3 이상
1. 가장 인기 있는 30,000개의 책
2. 20 ~ 1000개를 리뷰한 유저
15
4. Experiment Setup
Datasets
16. 16
4. Experiment Setup
Evaluation
Real Data Validation
Simulated Data Validation
SPQ vs.
X
Bandits [1]
Pair-Wise Decision Trees [2]
Forward Greedy [3]
Random Baseline
[1] Konstantina Christakopoulou,Filip Radlinski, and Katja Hofmann. 2016. Towards conversational recommender systems.
[2] Lior Rokach and Slava Kisilevich. 2012. Initial profile generation in recommender systems using pairwise comparison.
[3] Oren Anava, et al. 2015. Budget-constrained item cold-start handling in collaborative filtering recommenders via optimal design.
19. 19
6. Conclusion & Takeaways
Conclusion
1) 유저에게 부담이 덜가는 상대평가 방법으로
2) 고정된 Questionnaire를 뽑는
3) 최적화 방식을 제안
두 개의 도메인에서 이론적, 현실적으로 검증
20. 20
6. Conclusion & Takeaways
Takeaways
취향수집기의 “질문 뽑기” 고민
1. 문항 선정의 고민은 헛된(?) 것.
일단 많이 수집을 해야 분석이 가능
2. 수집 이후의 분석을 통해 문항의 중요도
파악이 가능.
3. 취향 데이터의 벡터화는 또 다른 고민