반응형 일상을 풍요롭게/IT공부6 The Database Environment: Data and Database Today, I invite you to embark on a journey into the world of databases. This realm is rich with its own unique components and concepts, much like a foreign country with its distinct language. To navigate this landscape effectively, our first step is to familiarize ourselves with the key terminologies of databases, such as Data, Database, Information, Metadata, and more. So, let's begin our adven.. 2024. 1. 11. What is DBMS? A Database Management System (DBMS) is software that is used to manage data stored in databases. It provides a systematic and organized way of storing, retrieving, and managing data. DBMSs are fundamental in the field of data management and are crucial for handling large amounts of data in modern businesses, organizations, and for various applications. Key Components of a DBMS Database Engine: T.. 2024. 1. 11. Retrospective for Agility A retrospective in Agile is a meeting that's typically held at the end of a project or a sprint, which is a set period during which specific work has to be completed and made ready for review. The main purpose of a retrospective is to reflect on the recent process of working and to identify and act upon ways to improve this process going forward. Purpose and Importance Continuous Improvement: Th.. 2024. 1. 11. 추천 알고리즘의 종류 안녕하세요. Career Hacker입니다. 오늘은 추천시스템을 만드는 알고리즘 종류를 알아보겠습니다. 추천 알고리즘의 종류 1. 상품 추천 프로세스 추천시스템은 대상 상품들에서 후보 상품을 추출합니다. 그 후 추출된 상품에 대해 예측이나 필터링을 수행하고, 그 결과에 기초해 상품 순위를 매깁니다. 2. 콘텐츠 기반 추천시스템(Contents-based Recommender System) 사용자가 과거 서호 한 상품과 유사한 상품을 추천합니다. 예를 들면, 과거 스파이더맨을 좋아했던 고객에 이와 유사한 아이언맨을 추천하는 것이 콘텐츠 기반 추천에 해당합니다. 콘텐츠 기반 추천은 각 아이템 간 속성 정보 유사도에 기초해 추천 대상을 선정합니다. 고객이 과거 만족한 상품 추출 추출된 상품과 유사도가 높은 아.. 2021. 4. 5. 추천시스템 활용 현황 추천시스템은 학계와 기업 모두에서 활발한 연구가 진행 중입니다. 추천시스템은 고객에게 구매에 필요한 정보를 제공합니다. 그 결과 고객 만족과 이익 향상 등 두 마리 토끼를 동시에 잡을 수 있습니다. 추천시스템은 상품과 고객 그리고 거래 정보를 이용해 만들어집니다. 또한 추천 문제는 크게 순위를 정하는 것과 평점을 예측하는 것 두 가지로 나눌 수 있습니다. 그럼 자세한 내용을 알아보겠습니다. 1. 추천시스템 연구 현황 추천시스템은 고객과 상품 또는 콘텐츠를 연결한다는 점에 정보검색과 유사합니다. 하지만 정보검색은 고객이 능동적으로 어떤 원하는 것을 탐색하는 반면, 추천시스템은 고객이 선호할만한 정보를 플랫폼에서 먼저 제공한다는 점에서 차이를 갖습니다. 추천시스템은 학계와 기업 모두에서 활발한 연구가 진행되.. 2021. 4. 4. 추천시스템이란? 추천시스템이란? 안녕하세요. Career hacker입니다. 오늘은 추천시스템을 알아보겠습니다. 추천시스템은 리테일과 영상 스트리밍 업체에서 중요하게 사용합니다. 리테일은 아마존, 쿠팡, 알리바바, 영상 스트리밍은 넷플릭스, 유튜브, 왓챠가 대표적입니다. 1. 추천시스템이란 무엇일까? 추천시스템(Recommender System; RecSys)은 상품을 추천합니다. 백화 점원은 고객이 입고 있는 옷, 취향, 용도 등을 물어 상품을 추천합니다. 반면, 추천시스템은 묻지 않습니다. 대신 데이터를 확인합니다. 고객이 사거나 조회했던 상품을 분석합니다. 고객이 좋게 평가한 상품을 보고 취향을 예측합니다. 그래서 추천시스템은 고객과 상품을 알아야 합니다. 추천시스템은 선택을 돕습니다. 너무 많은 정보는 선택을 방.. 2021. 4. 1. 이전 1 다음 반응형
