경사 하강법은 경사를 따라 내려가는 방법을 말한다. 그럼 확률적이란 말은 무슨 뜻일까? 훈련 셋을 사용해 모델을 훈련하기 때문에 경사 하강법도 당연히 훈련 세트를 사용하여 가장 가파른 길을 찾을 것이다. 그런데 전체 샘플을 사용하지 않고 딱 하나의 샘플을 훈련 세트에서 랜덤하게 골라 가장 가파른 길을 찾는 것이다. 그다음 훈련 세트에서 랜덤하게 또 다른 샘플을 하나 선택하여 경사를 조금 내려가고 이런 식으로 전체 샘플을 모두 사용할 때까지 반복한다. 이처럼 훈련 세트에서 랜덤하게 하나의 샘플을 고르는 것이 확률적 경사 하강법이다. 모든 샘플을 다 사용했는데도 다 못내려왔다면 어떻게 할까? 훈련 세트에 모든 샘플을 다시 채워 넣는다. 그다음 다시 랜덤하게 하나의 샘플을 선택해 이어서 경사를 내려간다. 이렇..

데이터 준비 ● ml-latest-small: 소규모 데이터셋 ○ 100,000 ratings, 9000 movies, 600 users ● wget: url로부터 파일을 다운로드 받는 쉘 명령어 ● unzip: zip 압축 파일을 해제하는 쉘 명령어 !wget https://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip !unzip ml-latest-small.zip ● ratings.csv 에서 각 열을 각각 users, items, ratings에 numpy array 형태로 저장 import numpy as np users = [] items = [] ratings = [] with open("ml-latest-small/ratings.c..

데이터 준비 ● wget: url로부터 파일을 다운로드 받는 쉘 명령어 ● unzip: zip 압축 파일을 해제하는 쉘 명령어 !wget https://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-25m.zip !unzip ml-25m.zip ● ratings.csv 에서 각 열을 각각 users, items, ratings에 numpy array 형태로 저장 import numpy as np with open("ml-25m/ratings.csv", "r") as f: print(f.readline()) # skip column names users = [] items = [] ratings = [] for line in f: uid, mid, rating, timestam..