딥 러닝 기반 추천 시스템은 소매, 엔터테인먼트, 헬스케어, 금융 및 기타 산업에서 맞춤형 온라인 경험과 강력한 의사 결정 지원 도구를 뒷받침하는 중요한 요소입니다.

추천 시스템은 수많은 사람들의 선호 사항, 이전 결정 및 기타 특성을 바탕으로 작동합니다. 예를 들어, 추천 시스템은 사람들이 전에 시청한 영화와 사용 언어를 기준으로 좋아하는 영화 장르를 예측할 수 있습니다. 뉴럴 네트워크를 트레이닝해 이런 산더미 같은 데이터를 일반화하고 유사한 개인이나 상황에 대해 특정한 추천을 신속하게 제공하는 데에는 막대한 양의 컴퓨팅이 필요합니다. GPU는 이러한 컴퓨팅 작업을 대폭 가속화할 수 있습니다. 보다 만족스러운 사용자 경험, 고객과의 더욱 더 돈독한 교류를 제공하고 향상된 정보를 토대로 의사 결정을 제공할 방법을 모색 중인 조직에서는 적절하게 설계되고 트레이닝된 추천 시스템을 적용해 엄청난 가치를 실현할 수 있습니다.

이 워크숍에서는 매우 효과적인 추천 시스템을 구축하기 위한 기본 도구와 기술뿐 아니라 실시간 추천을 위해 GPU 가속화 솔루션을 배포하는 방법도 다룹니다.

 

학습 목표


이 워크숍에 참여함으로써 다음을 수행하는 방법을 학습할 수 있습니다.
  • 오픈소스 cuDF 라이브러리 및 Apache Arrow를 사용하여 콘텐츠 기반 추천 시스템 구축
  • ALS(교대 최소 제곱) 및 CuPy를 사용하여 공동 필터링 추천 시스템 구성
  • TensorFlow 2로 폭넓은 딥 뉴럴 네트워크를 설계하여 하이브리드 추천 시스템 구축
  • 대규모의 희소 데이터세트를 사용하여 트레이닝과 추론 성능 최적화
  • 추천 시스템 모델을 고성능 웹 서비스로 배포

워크숍 데이터시트 다운로드 (PDF 79.8 KB)

워크숍 개요

인트로
(15분)
  • 전문가 강사와 만나기
  • courses.nvidia.com/join에서 계정 생성하기
행렬 기반 추천 시스템
(120분)		 SVD(특이값 분해)로 공동 필터링을 구현합니다.
  • CuPy를 사용하여 GPU에서 희소 데이터 읽기
  • NumPy 방송 규칙으로 ALS를 효율적으로 수행하기
  • cuDF를 통해 콘텐츠 기반 필터 구축하기
휴식 (60분)
폭넓은 딥 추천 시스템 트레이닝
(120분)		 TensorFlow 2를 사용하여 폭넓은 네트워크를 구축합니다.
  • Keras를 사용하여 딥 네트워크 구축하기
  • TensorFlow 기능 열을 사용하여 폭넓은 네트워크 구축하기
  • tf.data로 트레이닝 데이터를 효율적으로 수집하기
  • 케이스스터디 1: 추천 시스템 모델 아키텍처의 실제 사례를 확인합니다
휴식 (15분)
추천 시스템을 프로덕션에 배포하는 과제
(120분)		 추천 시스템을 프로덕션 환경에 배포합니다.
  • 배포를 위해 트레이닝된 모델 구성 획득하기
  • 배포용 컨테이너 구축하기
  • NVIDIA Triton Inference Server를 사용하여 트레이닝된 모델 배포하기
최종 복습
(15분)
  • 핵심 내용을 복습하고 질문에 답하기
  • DLI 기본 환경 컨테이너에서 자체적인 실습 환경을 구축하는 방법 학습하기
  • 평가를 완료하고 인증서 취득하기
  • 워크숍 설문지 작성하기
  • 케이스스터디 2: 규모에 맞는 추천 시스템의 실제 과제를 살펴봅니다
 

Workshop Details

소요 시간: 8시간

가격: NVIDIA에 문의하세요

전제 조건:

  • 리스트 내포를 포함한 Python에 대한 중급 지식
  • Python을 사용한 데이터 사이언스 경험
  • NumPy 및 행렬 수학 이해

전제 조건 충족을 위한 추천 리소스: Python 튜토리얼, Kaggle 머신 러닝 학습 과정, NumPy 튜토리얼

기술: CuDF, CuPy, TensorFlow 2, NVIDIA Triton™ Inference Server

평가 유형: 기술 기반 코딩 평가를 실시하여 프로덕션 품질의 추천 파이프라인을 디버깅하고 수정하는 학생의 능력을 평가합니다.

인증: 평가를 성공적으로 완료한 참가자는 관련 분야에 대한 역량을 인정받고 전문적 커리어 성장을 지원하는 NVIDIA DLI 인증서를 받게 됩니다.

하드웨어 요구 사항: 최신 버전의 Chrome 또는 Firefox를 실행할 수 있는 데스크톱 또는 노트북 각 참가자에게는 클라우드상에서 완전하게 구성된 GPU 가속 서버에 접근할 수 있는 전용 권한이 주어집니다.

언어: 영어

Upcoming Workshops

Central European Time
 

Tue, May 4, 2021

9:00 a.m.–5:00 p.m.

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Pacific Time
GTC
 

Tue, May 11, 2021

9:00 a.m.–5:00 p.m.

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AI, 데이터 사이언스 또는 가속 컴퓨팅 분야의 핵심 기술을 향상하고 개발하는 데 관심이 있는 기업의 경우, NVIDIA DLI에 딥 러닝 전문가 주도 교육을 요청할 수 있습니다.

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