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...수 있다. POC to Production Gap POC 를 위해 작성한 ML 코드보다 production 을 위해 작성한 코드가 훨씬 많이 필요하다: Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems 를 참조하라.
Approach 목적 cold 와 warm 시나리오를 둘 다 처리할 수 있는 모델을 만드는 것 Input content 와 preference 정보를 모두 input 으로 사용한다.
Graph 기반 추천을 하는 이유 추천 시스템 내 대부분의 데이터는 그래프 구조를 가진다. real world 에서 객체들은 서로 explicit 또는 implicit 하게 연결되어 있다. 그리고 그 객체는 사용자, 아이템, 속성등 이 될 수 있다.
Introduction The VAE model assumes that the observations are independent and identically distributed (i.i.d.).
the critical challenges of GNN-based recommendation and the potential solutions 에 중점을 두고 설명함 extensive background of recommender systems and graph neural networks 부터 설명을 시작...
paper link: arxiv.org/abs/1606.03966 Contextual Bandit pipeline 을 구성할 때 어떻게 하면 기술 부채가 적어지는지에 대한 내용을 다루는 것 같음.
Convolution Neural Network Applying several filters on a time series will result in a multivariate time series whose dimensions are equal to the number of filters used.
한줄 요약 베이즈 추론 자체를 신경망에 미리 학습시켜 두고, 실제 데이터셋이 들어오면 학습 없이 forward 한 번으로 예측을 내놓게 하는 접근이다.
paper link Abstract relations between pairs of items, model-based Sparse LInear Method (SLIM) learns two sparse aggregation coefficient matrices S and S 0 that capture the...
Tabular Data: Deep Learning is Not All You Need 현실 데이터 과학 문제 해결을 위한 모델 선택 현실적인 데이터 과학 문제를 해결하는 데 중요한 요소 중 하나는 사용할 모델의 종류를 선택하는 것입니다.
PFN 에 기반하여 만들어진 모델이다. PFN 은 posterior predictive distribution 을 근사하는 방식으로 이뤄진다. TabPFN 의 구조는 단일 transformer 로 이루어져 있다.