일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | ||||
4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- 파워BI
- 태블로
- ga4
- GA4챌린지
- 태블로기초
- 태블로입문
- PowerBI
- pl300
- 구글애널리틱스
- 파워비아이
- 인턴일기
- 길벗출판사
- 데이터분석
- data
- microsoft pl-300
- 신입일기
- gru
- RNN
- POWER BI
- NLP
- 티스토리챌린지
- 오블완
- microsoft power bi
- 모두의구글애널리틱스4
- pl-300
- LSTM
- Today
- Total
목록Study/논문 리뷰 (2)
수영장의 수영_데이터 분석 블로그

논문 리뷰가 맞는가? 논문을 리뷰한 다양한 글과 영상을 리뷰하는 것이 맞지 않나? 일단 정리해보고 부족하다 싶으면 논문도 읽어야겠다 XAI 정의 AI 시스템의 신뢰성과 투명성을 향상시키기 위해 설계된 일련의 기술과 알고리즘 Black Box AI와 반대되는 개념으로 AI가 어떤 결과물을 도출해냈을 때, 판단 과정을 '인간이 이해할 수 있는 형태로 설명'하는 기법을 의미한다. 왜 AI는 블랙박스라고 불리는가? 그 이유는 x를 모델에 넣으면 y를 출력해주지만, 어떤 이유로/과정을 거쳐서 y가 도출되는지 알 수 없기 때문이다. 수학 시간에 배우는 함수와는 다르다. y = 2x + 1이라는 함수에 x값으로 2를 넣으면, '2*2 + 1'라는 연산과정을 거쳐 5라는 y값이 나오지만, AI는 그렇지 않다. XAI ..

사실 5월에 정리한 논문이지만, 꼭 word로만 남겨놓으면 결국 어디론가 사라져버려서 블로그에도 박제.. 1. Introduction 추천 시스템에 담겨야 할 요소는 크게 Scale, Freshness, Noise 세 가지이다 Scale : massive 데이터를 충분히 처리할 수 있어야함 Freshness : 업로드와 삭제가 빠르게 일어나기 때문에, 시시각각으로 추천 영상을 업데이트 해야 함 Noise : 사용자가 과거에 시청한 영상기록만으로는 추천 영상을 뽑기도 어렵고(외부 요인 + 사용자는 한 가지 주제에 대한 영상만 보지 않음), 무엇보다 추천 영상을 시청하는지 안 하는지 평가하기가 어려움. 추천 영상을 내보냈을 때 사용자가 그 영상을 얼마나 시청했는지 (= implicit feedback)를 사..