프로그래머스 데브 코스 (141) 썸네일형 리스트형 [6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 114일차 TIL 1223 [17주차 - Day3] Recommendation system 무비렌즈 데이터를 활용한 평점 예측 모델 계발 # surprise 모듈을 통한 로딩 파트 from surprise import Dataset from surprise import Reader from collections import defaultdict reader = Reader(line_format='user item rating timestamp', sep=',', skip_lines=1) data = Dataset.load_from_file('ratings.csv', reader=reader) SVD from surprise import SVD from surprise import NormalPredictor from su.. [6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 113일차 TIL 1222 [17주차 - Day3] Recommendation system 무비렌즈 데이터를 활용한 평점 예측 모델 개발 # 데이터 분석 파트 !pip install surprise !wget "https://grepp-reco-test.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/movielens/movies.csv" !wget "https://grepp-reco-test.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/movielens/ratings.csv" import numpy as np import pandas as pd movies = pd.read_csv("movies.csv") ratings = pd.read_csv("ratings.csv") movies.head() r.. [6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 112일차 TIL 1221 [17주차 - Day3] Recommendation system 무비렌즈 데이터를 활용한 아이템 협업 필터링 # surprise 모듈을 통한 로딩 파트 reader = Reader(line_format='user item rating timestamp', sep=',', skip_lines=1) data = Dataset.load_from_file('ratings.csv', reader=reader) from surprise import KNNBasic import heapq from collections import defaultdict trainSet = data.build_full_trainset() sim_options = { 'name': 'cosine', 'user_based': Fa.. [6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 111일차 TIL 1220 [17주차 - Day3] Recommendation system 무비렌즈 데이터를 활용한 아이템 협업 필터링 # 데이터 로딩 및 분석 파트 !pip install surprise !wget "https://grepp-reco-test.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/movielens/movies.csv" !wget "https://grepp-reco-test.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/movielens/ratings.csv" - surprise 모듈을 이용할 때는 인터넷을 통한 데이터 사용이 불가능해서 직접 다운로드를 받아야 한다 from surprise import Dataset from surprise import Reader from .. [6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 110일차 TIL 1219 [17주차 - Day3] Recommendation system 아이템 기반 협업 필터링 실습 # 더미 데이터 사용 import pandas as pd from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity dummy_rating = pd.read_csv("https://grepp-reco-test.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/dummy_rating.csv", index_col=0) dummy_rating.head() dummy_rating = dummy_rating.T dummy_rating.fillna(0, inplace=True) dummy_rating # 평점 정보를 보정. 이후에 코사인 유사도를 사용하면 피어슨 유사.. [6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 109일차 TIL 1218 [18주차 - Day1] Monthly Project CNN_기반_이미지_분류_모델의_강건성_평가 # 내가 작성한 최종 결과랑 코드 박제 def black_box_attack_validate(model, black_box_model, attack): criterion = nn.CrossEntropyLoss() start_time = time.time() running_loss = 0. running_corrects = 0 running_length = 0 running_l0 = 0 running_l2 = 0 running_mse = 0 running_linf = 0 start_time = time.time() for i, (inputs, basic_labels) in enumerate(val_d.. [6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 108일차 TIL 1217 [17주차 - Day2] Recommendation system 무비렌즈 데이터를 활용한 사용자 협업 필터링 # 데이터 학습 부분 실습 코드 정리 # 후반에 사용할 ID/Name으로 각각 Name/ID와 장르 반환해 주는 함수 선언 def getMovieName(movie_ratings, movieID): return movie_ratings[movie_ratings['movieId'] == movieID][['title', 'genres']].values[0] def getMovieID(movie_ratings, movieName): return movie_ratings[movie_ratings['title'] == movieName][['movieId', 'genres']].values[0].. [6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 107일차 TIL 1216 [17주차 - Day2] Recommendation system 무비렌즈 데이터를 활용한 사용자 협업 필터링 # 데이터 로딩 및 분석 부분 실습 코드 정리 from surprise import Dataset from surprise import Reader from collections import defaultdict import numpy as np import pandas as pd movies = pd.read_csv("https://grepp-reco-test.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/movielens/movies.csv") ratings = pd.read_csv("https://grepp-reco-test.s3.ap-northeast-2.amazonaw.. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 18 다음
