다양한 사용자 정보를 활용하고 실시간으로 빠르게 추천해주는 추천시스템의 알고리즘은 현대사회에서 빠르게 증가하는 정보량과 선택의 다양성에 대응하기 위한 핵심적인 기술 중 하나로 부상하고 있습니다. 이러한 알고리즘은 다양한 영역에서 사용자 경험을 향상시키고 비지니스의 성과를 높이는 데 기여하고 있습니다. 저희 LAB에서는 중요성이 높아지고 있는 추천 알고리즘을 이용하여 '점심식사 추천 알고리즘'을 연구하고자 합니다. '개인별 맞춤 점심식사 추천 알고리즘'은 위치 기반 가중치와 검색어/리뷰/별점 기반 contents-based filtering을 이용하고 RankNet, LambdaRank,LambdaMART 등의 LTR 알고리즘을 이용하여 만든 모델로 데이터를 학습시켜 각 메뉴별 association rule을 찾아 사용자가 요구할 때 추천하는 것을 목표로 하고 있습니다. 저희LAB은 거리, 검색어, 리뷰, 별점 외에도 다양한 요소를 함께 고려할 수 있는 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다. '개인별 맞춤 점심식사 추천 알고리즘'은 사용자의 선호도, 영양 성분. 가격, 거리 등을 고려하여 사용자가 효율적으로 적합하고 합리적인 식사를 찾을 수 있도록 하여 만족도 높은 식생활을 즐기는데 도움이 될 수 있을 것입니다.

주 1회 오프라인 모임 (목) 19:30~22:00 모두연 강남캠퍼스에서 진행합니다! 랩짱으로서 기본적인 알고리즘 구조나 파라미터 설정에 가장 주도적으로 참여할 것이지만 연구 리서치 등 코딩이나 통계 베이스가 부족하더라도 각자 할 일을 맡아 함께 추천 알고리즘 완성을 목표로 매주 목표를 정해 최종적으로 12주 후 활용 가능 서비스 개발까지 할 것입니다. 상기에 기재된 프로젝트 수행 외에도 Kaggle, DACON대회 참가 예정

기초적인 머신러닝의 관한 지식 파이썬이나 R에 관한 기초적인 지식

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