영화 이미테이션 게임

✨ 팀 소개

<aside> 💡 우리 스터디/크루 목적은 다음과 같습니다.

• 가장 기본적인 Collaborative Filtering부터 최근 핫한 그래프 기반의 추천모델까지 원리를 이해할 수 있음
• 추천시스템의 발전 과정을 파악할 수 있음
• 스터디원은 각자 한 개 이상의 추천모델을 구현&리팩토링 해보고 구체적인 추천 원리까지 파악할 수 있음
• 읽은 논문은 새로운 논문을 부른다😃 스터디가 끝난 이후에도 빠르게 서치할 수 있는 힘 기르기 </aside>

🚩 빌더 소개

잘 부탁드립니다 😁

이경찬

📢 스터디 공지

<aside> 📢 6기에 해당하는 본 스터디가 2023/6/25을 마지막으로 종료되었습니다.

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• 지난 공지

👟 출첵 & 학습 활동

💫 팀 멤버

출석 체크

질문 & 답변 페이지

• 학습 자료

  • 추천시스템 주요 논문들
  • 구글스칼라 인용 많은 추천시스템 관련 논문, paperswithcode에서 성능 높고 인용 수 많은 논문을 미리 엑셀로 정리하였음
  • 추천시스템 주요 논문 정리 엑셀
  • 위 엑셀은 러너가 스터디 기간 동안 자유롭게 추가/삭제/수정

• 스터디 활동 방법

  <aside> 💡 오픈 아카데미 형태(=청강 가능)로 진행하며, 발표자료는 가짜연구소를 통해 공개적으로 배포할 수 있도록 할 예정입니다.

  </aside>

  1. 기본 룰
     • 출석체크를 위해 실명으로 참여 부탁드립니다.
  2. 학습 활동
     • 발표자는 논문 리뷰 발표 자료를 가짜연구소 노션에 정리 (+코드블럭)
     • 어려웠던 부분 / 질문 등 질문 페이지에 정리

⚽ 추천팀 발표순서 & 구현 Progress bar

• 코드 구현 repository : Pseudo-Lab / recsys_key_papers_implementation
• 이미 코드가 공개되었다면 이해수준까지 체크하기

추천팀 모델 구현 Progress bar

구현 일정(~6월 24일)

📚 자료 아카이빙

가짜연구소 내 모든 멤버가 사용하는 DB입니다.

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📜 모임 계획표

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