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MCP 배운 기념 간단하게 사용해보기1

MCP 배운 기념 간단하게 사용해보기1

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..

  • format_list_bulleted 프로그래밍/Python
  • · 2025. 4. 2.
  • textsms
latent factor model for recommendation system

latent factor model for recommendation system

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...

  • format_list_bulleted 딥러닝/recommendation system
  • · 2024. 7. 16.
  • textsms
여러가지 matrix decomposition(eigenvalue, singular value, CP, Tucker, non-negative,...)

여러가지 matrix decomposition(eigenvalue, singular value, CP, Tucker, non-negative,...)

1. 용어 matrix나 tensor는 데이터 모델링을 위한 도구이다. matrix가 2차원에 숫자를 나열해놓는 것이라면 tensor는 3차원에 숫자를 나열해놓는 데이터 모델링 도구     n*n square matrix에 대한 decomposition으로 1) eigenvalue decomposition, diagonalization은  $A = PDP^{-1}$ 혹은 A가 대칭행렬이면 $A = PDP^{-1} = PDP^{T}$ D는 대각행렬로 원소들이 eigenvalue이고 P는 eigenvector로 이루어진 행렬 eigenvalue decomposition은 다른 수식 $A = \sum_{}^{} \lambda uu^{T}$으로 나타내면 2) spectral decomposition이라고 부름 ..

  • format_list_bulleted 선형대수학
  • · 2024. 7. 2.
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