먼저 claude desktop 설치 https://claude.ai/download 이렇게 코드 작성하고 server.py로 저장 # server.pyfrom mcp.server.fastmcp import FastMCP# Create an MCP servermcp = FastMCP("Demo")# Add an addition tool@mcp.tool()def add(a: int, b: int) -> int: """Add two numbers""" return a + b@mcp.tool()def gcd(a,b): """find gcd two number""" while b != 0: a,b = b,a%b return a# Add a dynamic g..
1. motivation UV decomposition이라고도 부른다. (SVD라고도 부르나 수학에서 말하는 SVD랑은 조금 차이가 있음) 사용자와 상품그래프에서 사용자와 상품 node를 embedding vector로 잘 표현하는 것이 핵심이다. 2. example of embedding 사용자와 영화의 정보를 바탕으로 embedding한 예시 빨간색 네모부분 사람은 영화 브레이브하트와 리쏄 웨폰과 가까워서 이 영화를 추천하겠다 그러나 latent factor model의 핵심은 위와 같은 고정된 인수(액션, 로맨스 영화 등등)를 가지는 차원이 아닌 사용자와 상품의 정보를 효과적으로 학습하여 가장 추천을 잘 해줄법한 latent factor를 찾아내 그곳으로 embedding하겠다는 것이다...