모두의연구소에서 만들면 다릅니다. AI학교 아이펠 DS과정 마침내 오픈!
LAB소개
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.
활동계획
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
연구목표
#대회_/_전시회_참가   #논문_작성   
참여조건
기초적인 머신러닝의 관한 지식
파이썬이나 R에 관한 기초적인 지식
랩짱소개
윤인수

윤인수

자기 소개

안녕하세요, 저는 이론통계학을 전공하며 통계학의 수학적인 기초에 대해 깊이 있는 학습을 해왔습니다. 이론적 지식의 중요성을 인지하고 있지만, 실제 활용을 위해서는 코딩과 같은 실용적 기술의 필요성을 깨달았습니다. 이에 따라 대학에서의 학습을 넘어서 개인적으로 코딩을 배우고 실력을 쌓아왔지만, 이 분야에서의 진정한 발전은 학술적 교류와 협력을 통해 이루어진다고 믿고 있습니다. 이러한 신념을 바탕으로 저희 랩은 개별 연구원들이 각자의 관심 분야에 맞는 머신러닝 기법을 학습하고 익히는 것을 최우선 목표로 삼고 있습니다. 우리는 서로의 지식을 공유하고, 상호 부족한 부분을 채워주며 함께 성장하는 것을 중요하게 여깁니다. 현재 저는 Retail Intelligence 분야에서 가격 최적화를 위한 데이터 분석에 집중하고 있습니다. 이 분야는 데이터 기반 의사결정이 핵심이며, 머신러닝과 통계학의 결합을 통해 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 데 중점을 두고 있습니다. 랩 멤버로서 귀하의 전문 분야가 다를지라도, 우리는 다양한 지식과 경험을 공유하고 서로에서 배우는 것을 환영합니다. 함께하며 우리 모두의 학문적 호기심을 채우고, 실질적인 문제 해결 능력을 키워나가길 기대합니다. 감사합니다.

소속

토론토대학교

E-mail

yooninsu1201@gmail.com

Lunch LAB
모임시작
2024년 01월 18일
모임일시
매주 목요일 19:30 ~ 21:30
모임장소
강남
모집기간
2023년 12월 26일 ~ 2024년 01월 17일
모집인원
5명
모집방법
선발
모임비용
무료
모두의연구소에서 만들면 다릅니다. AI학교 아이펠 DS과정 마침내 오픈!
Lunch LAB
모임시작
2024년 01월 18일
모임일시
매주 목요일 19:30 ~ 21:30
모임장소
강남
모집기간
2023년 12월 26일 ~ 2024년 01월 17일
모집인원
5명
모집방법
선발
모임비용
무료
LAB 소개
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.
활동계획
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
연구목표
#대회_/_전시회_참가   #논문_작성   
참여조건
기초적인 머신러닝의 관한 지식
파이썬이나 R에 관한 기초적인 지식
랩짱소개
윤인수

윤인수

자기 소개

안녕하세요, 저는 이론통계학을 전공하며 통계학의 수학적인 기초에 대해 깊이 있는 학습을 해왔습니다. 이론적 지식의 중요성을 인지하고 있지만, 실제 활용을 위해서는 코딩과 같은 실용적 기술의 필요성을 깨달았습니다. 이에 따라 대학에서의 학습을 넘어서 개인적으로 코딩을 배우고 실력을 쌓아왔지만, 이 분야에서의 진정한 발전은 학술적 교류와 협력을 통해 이루어진다고 믿고 있습니다. 이러한 신념을 바탕으로 저희 랩은 개별 연구원들이 각자의 관심 분야에 맞는 머신러닝 기법을 학습하고 익히는 것을 최우선 목표로 삼고 있습니다. 우리는 서로의 지식을 공유하고, 상호 부족한 부분을 채워주며 함께 성장하는 것을 중요하게 여깁니다. 현재 저는 Retail Intelligence 분야에서 가격 최적화를 위한 데이터 분석에 집중하고 있습니다. 이 분야는 데이터 기반 의사결정이 핵심이며, 머신러닝과 통계학의 결합을 통해 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 데 중점을 두고 있습니다. 랩 멤버로서 귀하의 전문 분야가 다를지라도, 우리는 다양한 지식과 경험을 공유하고 서로에서 배우는 것을 환영합니다. 함께하며 우리 모두의 학문적 호기심을 채우고, 실질적인 문제 해결 능력을 키워나가길 기대합니다. 감사합니다.

소속

토론토대학교

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yooninsu1201@gmail.com