[Chapter1. 추천시스템]
· 학습 목표
추천 시스템의 평가 방법을 이해하고, 이를 통해 데이터를 분석하고 분류하여 추천 시스템에 적용하는 방법을 학습합니다.
· 주요 내용
1. RMSE, NDCG
2. 컨텐츠기반 추천시스템
3. KNN, Naive Bayes Classification
4. TF-IDF 추천알고리즘 실습

[Chapter2. 협업필터링]
· 학습 목표
협업 필터링의 다양한 개념과 구현 방법을 이해하고, 사용자와 아이템 간의 상호 작용을 모델링하는 방법을 배워 추천 시스템의 성능을 향상시키는 방법을 학습합니다.
· 주요 내용
1. 협업필터링 개념
2. User-based vs. Item-based 협업필터링
3. Rule-based 협업필터링
4. 모델기반 협업필터링
5. Latent Factor Model, Matrix Factorization, SGD, ALS, Implicit, Explicit feedback
6. 협업필터링 성능 비교