[GNN] GIN(Graph Isomorphism Network) - GNN은 얼마나 강력한가?
GNN의 표현력을 WL test로 분석하고, 이론적으로 가장 강력한 GNN 구조인 GIN을 제안한 논문에 대해 알아봅니다.
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대화형 추천 시스템(CRS)에서 사용자가 남기는 피드백, 즉 critiquing을 어떻게 이끌어내고 이해할 수 있는지 알아봅니다.
[Deep Learning] t-SNE 논문 리뷰 - 고차원 데이터를 2차원에 펼치는 법
고차원 데이터 시각화의 표준 도구가 된 t-SNE가 어떻게 동작하는지, SNE부터 차근차근 알아봅니다.
[BigData] (작성중) 데이터 과학자를 위한 Pyspark 튜토리얼
인-메모리 기반 분산 처리로 대용량 데이터를 빠르게 조작/분석할 수 있는 툴인 Pyspark에 대해 알아봅니다.
[RecSys] 대용량 광고 추천 at Criteo
Criteo에서 매일 수십억건의 온라인 광고 추천을 수행하는 방식에 대해서 살펴봅니다.