[RecSys] Amazon Personalization 살펴보기
Amazon Personalization for the world
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BERT 위에 얇은 레이어 하나를 얹어 질의응답(QA) 시스템과 개체명 인식(NER) 태거를 만드는 방법에 대해 알아봅니다.
심슨의 역설로 시작해서, 상관관계가 왜 인과관계가 아닌지, 그리고 무엇이 인과를 말해줄 수 있는지 알아봅니다.
머신러닝 모델 학습 관리 및 배포를 지원하는 MLFlow에 대해 살펴봅니다.
확률(Probability)과 분포(Distribution)