[RecSys] 대용량 광고 추천 at Criteo
Criteo에서 매일 수십억건의 온라인 광고 추천을 수행하는 방식에 대해서 살펴봅니다.
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Heterogeneous Network + Graph Attention Networks
최대의 이득을 찾는 전략을 학습하는 강화학습 방식의 추천 알고리즘인 MAB에 대해 살펴 봅니다.
추천 시스템의 가장 원시적이지만 강력한 Baseline으로 사용되는 Association Rule에 대해 배워봅니다.
Inmobi에서 온라인 유저 행동 예측을 위해 Neural-network Field-aware Factorization Machine을 적용한 사례를 알아봅니다.
배달 플랫폼 Uber Eats가 GNN을 활용해 추천 서비스를 개선한 이야기를 살펴봅니다.
뉴럴넷 기반 추천 시스템 서베이 페이퍼 리뷰
쿠팡 추천 시스템 2년간의 변천사
NLP와 Graph에서 사용되는 방법론을 적용해 높은 성능의 baseline 추천 시스템을 만들어 봅니다.
그래프 단위에서 Transformer의 가능성을 검증한 Graphormer에 대해서 알아봅니다.
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.
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추천 문제를 해결하는 큰 갈래 중에, 고객 활동의 sequential한 정보를 활용하는 방법론 중 item-item 간의 상관관계를 self-attention 메커니즘을 사용해 파악하고자 한 접근을 살펴봅니다!
pretrained KoBERT 모델을 사용해 multi-label VOC(Voice of Customers) 분류기를 만들며 얻은 교훈을 공유합니다.
다양한 NLP 태스크를 간단하게 구현할 수 있는 Pororo를 사용해, 관심 뉴스 종목의 요약문을 메일로 받는 프로그램을 colab 환경에서 구현합니다
기존 transformer의 input sequence 길이의 한계를 극복하고자 하는 시도인 longformer를 알아봅니다.
blackbox 모델을 지역적으로 근사함으로써 설명 가능성을 제공하는 LIME 알고리즘에 대해 살펴봅니다.
GAM(Generalized Additive Models)의 파이썬 구현체인 pyGAM을 소개합니다.
모델 성능과 설명 가능성, 두가지 토끼를 한번에 잡은 glass box 모델인 EBM을 알아봅니다.
뉴럴넷 기반 추천 시스템 서베이 페이퍼 리뷰
딥러닝 모델의 Calibration이란?
Liquid Neural Network란?
그래프 단위에서 Transformer의 가능성을 검증한 Graphormer에 대해서 알아봅니다.
기존 transformer의 input sequence 길이의 한계를 극복하고자 하는 시도인 longformer를 알아봅니다.
추천 문제를 해결하는 큰 갈래 중에, 고객 활동의 sequential한 정보를 활용하는 방법론 중 item-item 간의 상관관계를 self-attention 메커니즘을 사용해 파악하고자 한 접근을 살펴봅니다!
추천 문제를 해결하는 큰 갈래 중에, 고객 활동의 sequential한 정보를 활용하는 방법론 중 item-item 간의 상관관계를 self-attention 메커니즘을 사용해 파악하고자 한 접근을 살펴봅니다!
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NLP와 Graph에서 사용되는 방법론을 적용해 높은 성능의 baseline 추천 시스템을 만들어 봅니다.
일반적인 Machine Learning의 개념들을 하나씩 정리하는 시리즈입니다.
MLE(Maximum Likelihood Estimation)와 MAP(Maximum a Posteriori)
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다양한 NLP 태스크를 간단하게 구현할 수 있는 Pororo를 사용해, 관심 뉴스 종목의 요약문을 메일로 받는 프로그램을 colab 환경에서 구현합니다
신경망 모델에서 비선형 활성화함수를 사용하는 이유에 대한 두 가지 접근을 알아봅니다.
pretrained KoBERT 모델을 사용해 multi-label VOC(Voice of Customers) 분류기를 만들며 얻은 교훈을 공유합니다.
확률(Probability)과 분포(Distribution)
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머신러닝 모델 학습 관리 및 배포를 지원하는 MLFlow에 대해 살펴봅니다.
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Amazon Personalization for the world
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뉴럴넷 기반 추천 시스템 서베이 페이퍼 리뷰
고차원 데이터를 차원축소 할 때는 AutoEncoder보다 PCA가 유리할 수 있음
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Workflow & Data Pipeline 관리 플랫폼인 Airflow를 소개합니다.
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최대의 이득을 찾는 전략을 학습하는 강화학습 방식의 추천 알고리즘인 MAB에 대해 살펴 봅니다.
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Criteo에서 매일 수십억건의 온라인 광고 추천을 수행하는 방식에 대해서 살펴봅니다.
인-메모리 기반 분산 처리로 대용량 데이터를 빠르게 조작/분석할 수 있는 툴인 Pyspark에 대해 알아봅니다.
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그래프 단위에서 Transformer의 가능성을 검증한 Graphormer에 대해서 알아봅니다.
Open Source LLM의 민주화를 연 파인튜닝 기법인 LoRA와 QLoRA 기법에 대해서 알아봅니다.
Open Source LLM의 민주화를 연 파인튜닝 기법인 LoRA와 QLoRA 기법에 대해서 알아봅니다.
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