프로그래머스 데브 코스 (141) 썸네일형 리스트형 [6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 106일차 TIL 1215 [17주차 - Day2] Recommendation system 사용자 기반 협업 필터링 실습 # 더미 데이터 활용한 실습 코드 정리 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.fillna(0, inplace=True) dummy_rating > 더미 데이터를 불러오고 NaN 값들을 0으로 채워 준다 def standardize(row): new_row = (row - row.m.. [6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 105일차 TIL 1214 [17주차 - Day4] Recommendation system ML 기반 추천 엔진 - 마무리 # 강의 내용 정리 [6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 104일차 TIL 1213 [17주차 - Day3] Recommendation system ML 기반 추천 엔진 - SVD & 딥러닝 추천 엔진 # 강의 내용 정리 정리해 놓은 것 위주로 공부하고 종강 이후 실습 몰아서 진행하기. [6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 103일차 TIL 1212 [17주차 - Day1] Recommendation system 추천 엔진 개발 # TMDB 인기 영화 컨텐츠 기반 추천 시스템 실습 코드 이번 실습에서 사용하는 데이터셋: https://www.kaggle.com/tmdb/tmdb-movie-metadata TMDB 5000 Movie Dataset Metadata on ~5,000 movies from TMDb www.kaggle.com 입력 데이터 로딩 import pandas as pd import numpy as np movies = pd.read_csv("https://grepp-reco-test.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/tmdb_5000_movies.csv") import json def f(j): g.. [6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 102일차 TIL 1211 [17주차 - Day1] Recommendation system 추천 엔진 개발 # TMDB 인기 영화 추천 시스템 실습 코드 이번 실습에서 사용하는 데이터셋: https://www.kaggle.com/tmdb/tmdb-movie-metadata TMDB 5000 Movie Dataset Metadata on ~5,000 movies from TMDb www.kaggle.com 입력 데이터 로딩 import pandas as pd import numpy as np movies = pd.read_csv("https://grepp-reco-test.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/tmdb_5000_movies.csv") credits = pd.read_csv("https:/.. [6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 101일차 TIL 1210 NLP 문서 분류 # 강의 내용 정리 [6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 100일차 TIL 1209 NLP 텍스트 전처리 # 강의 내용 정리 [6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 99일차 TIL 1206 [16주차 - Day5] Recommendation system 추천 엔진의 종류 # 나중에 또 확인해 봐야 할 것 같은 헷갈리는 부분들 정리 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 18 다음
