[General ML Train set] batch 1. MLE와 MAP
MLE(Maximum Likelihood Estimation)와 MAP(Maximum a Posteriori)
MLE(Maximum Likelihood Estimation)와 MAP(Maximum a Posteriori)
일반적인 Machine Learning의 개념들을 하나씩 정리하는 시리즈입니다.
NLP와 Graph에서 사용되는 방법론을 적용해 높은 성능의 baseline 추천 시스템을 만들어 봅니다.
자연어처리 단어 임베딩에 사용된 skip-gram의 아이디어를 차용해, Deep Learning Graph Embedding을 처음 시도해 본 DeepWalk 알고리즘에 대해 배워봅니다!
Graph 분야의 Node Clustering, Node Prediction, Link Prediction task에서 SOTA를 기록한 MAGNN에 대해 알아봅니다.