
Korean: 
그래서 존 그린 봇,  내가 다른 날
네 컴퓨터를 언제 사용할 수 있는지 알려줄래?
있잖아요, 제가 YouTube에 갔다가  완전 다른 웹사이트를
봤습니다.
거기에는 오래된 VCR과 여러 종류의 카세트 테잎을 복구
하는 영상과 모터 오일을 위한 광고가 있었습니다.
거기에는 오래된 VCR과 여러 종류의 카세트 테잎을 복구
하는 영상과 모터 오일을 위한 광고가 있었습니다.
네, 자브릴! 저는 다른 기계에 대한 학습을
매우 좋아해요!
알았어. 근데 넌 사람들이 요즘 보고 있는 것들이
무엇인지 알고 있니?
이 보스턴 다이내믹스 비디오는 어때?
싫어요. 그 비디오의 인간은 로봇들에게
비열해요!
에픽 계산 전쟁의 역사나
 MKB-AI 또는 로봇 특성은 어때요?
…… 무엇?
 
안녕하세요, 자브릴입니다. Crash Course AI에 오신 것을
환영합니다!
추천 시스템은 우리의 두뇌를 이해하고 유용한 것을
우리에게 추천해 주는 AI의 유형입니다.

English: 
So, John-Green-Bot, you know when you let
me use your computer the other day?
Well, I went on YouTube and it was like seeing
a completely different website. There were
videos about restoring old VCRs and different
kinds of cassette tapes, and ads for motor
oil?!
John-Green-bot: Yes, Jabril! I love learning
about other machines.
Jabril: Okay, but do you even know what humans
are watching these days? What about those
Boston Dynamics videos?
John-Green-bot: No. The humans in those videos
are so mean to the robots! What about Epic
Computation Battles of History, or MKB-AI,
or Robot Appétit?
Jabril: …… what?
INTRO
Hi, I’m Jabril and welcome to Crash Course
AI! Recommender systems are a type of AI that
try to understand our brains and make useful
recommendations to us.

Korean: 
이런 종류의 AI는 YouTube 동영상 또는 넷플릭스의 프로
그램을 추천하여 우리가 볼 것들을 안내 할 수 있습니다.
예를 들자면요
아마존에서는 사용자에게 구매할 것을 권장합니다.
Google에서 검색 할 때에는
관련성 있고 흥미로운 링크를 추천하고, 온라인 어디에나
광고 서버는 제품과 서비스를 추천하려고 합니다.
관련성 있고 흥미로운 링크를 추천하고, 온라인 어디에나
광고 서버는 제품과 서비스를 추천하려고 합니다.
추천 시스템은 지도 학습과 비지도학습을 결합하여
우리에 대해서 배웁니다.
추천 시스템은 지도 학습과 비지도학습을 결합하여
우리에 대해서 배웁니다.
우리는 너무 복잡하기 때문에 우리에게 물건을
추천하는 것은 힘든 문제가 될 수 있습니다.
예기치 않은 결과를 만들어 낼 수 있기 때문이죠.
아마 온라인 버블에 걸려서 우리처럼 생각하는
친구와 사람들의 트윗만 볼 수 있습니다.
아마 스트리밍 사이트가 우리가 좋아할 지를 몰라서
새로운 TV쇼를 놓칠 수도 있습니다.
아니면 친구와 슈퍼 컴퓨터에 대해 대화하고 나서
다음날 보이는 모든 광고에 슈퍼 컴퓨터만 뜨는
소름 끼치는 일이 일어날 수도 있죠.
추천사항을 변경하는 AI는 정말로 우리가 쓰는 인터넷의
버전이 무엇인지에 따라 변경 될 수 있습니.다
하지만 이러한 알고리즘의 장점과 단점을 이해하기 위해
우리는 그들이 데이터를 어디서 얻는 지와
어떻게 작동하는지를 알아야 합니다.
예시로, Youtube에서 동영상을 추천하는 
알고리즘에 중점을 두겠습니다.

English: 
This kind of AI can guide the things we watch
by recommending YouTube videos or shows on
Netflix for example.
On Amazon, it’s recommending items to buy,
when I search on Google, it’s recommending
relevant and interesting links. And everywhere online, advertisement servers are trying to
recommend products and services.
Recommender systems combine supervised learning
and unsupervised learning techniques to learn
about us.
And because we’re so complicated, recommending
stuff to us is a tough problem that can produce
lots of unexpected results.
Maybe we get caught in an online bubble and
only see tweets from our friends and people
who think like us. Maybe we miss a new TV
show because streaming sites don’t think
we’d like it. Or maybe that creepy thing
happens where you’re talking to your friends
about supercomputers and then every single
ad you see for the next day is for supercomputers?!?
AI that make recommendations can really change
what version of the internet we all see. But
to understand the benefits and drawbacks of
these algorithms, we have to understand where
they get their data and how they work.
As an example, let’s focus on an algorithm
that could recommend YouTube videos. Because

Korean: 
왜냐하면 "알고리즘"이 YouTube가 여러분의 직업이라면
매우 중요할 것이고,
어쨌든 알고리즘 뒤의 미스터리한 변화에 대해
모두가 이야기합니다.
세 가지 일반적인 접근 방식은 컨텐츠 기반 추천, 
사회적인 추천 및 개인 맞춤형 추천이 있습니다.
세 가지 일반적인 접근 방식은 컨텐츠 기반 추천, 
사회적인 추천 및 개인 맞춤형 추천이 있습니다.
콘텐츠 기반 추천은 청중이 아닌
동영상의 콘텐츠를 살펴봅니다.
예를 들어 알고리즘이 최신 비디오나 '우수 크리에이터' 
목록의 누군가가 만든 비디오를 추천해주는 것입니다.
그러나 이것은 누군가
 "우수 크리에이터"를 결정해야만 합니다.
또는 크리에이터의 질을 예측하는 AI 프로그램을
만들거나요.
또는 크리에이터의 질을 예측하는 AI 프로그램을
만들거나요.
반면에, 사회적 추천은
청중에게 주의를 기울입니다.
YouTube는 인터넷에 있으므로 '좋아요'나 '조회수'나 
'시청 시간'으로 사람들이 무엇을 보고 있으며,
무엇이 권장되어야 하는지를 결정하도록 
순위를 매길 수 있습니다.
하지만 모두가 같은 것을 좋아하는 것은 아니기 때문에
순전한 인기를 얻는 방법은 없습니다.
사람들마다 선호도가 다르기 때문에,
AI는 개인화 된 추천과 통합할 수 있습니다.
사람들마다 선호도가 다르기 때문에,
AI는 개인화 된 추천과 통합할 수 있습니다.

English: 
“The Algorithm” is a really big deal if
YouTube is your job, and everyone’s talking
about the mysterious changes behind the algorithm
anyway.
Three common approaches are content-based
recommendation, social recommendation, and
personalized recommendations.
Content-based recommendations look at the
content of the videos, not the audience.
Like, for example, our algorithm may decide
to recommend more recent videos, or videos
that are made by someone on a list of “quality
creators.” But this means someone has to
decide who “quality creators” are, or
program an AI that tries to predict creator
quality.
On the other hand, social recommendations
pay attention to the audience.
YouTube is on the internet so we can use social
ratings such as “likes” or “views”
or “watch time” to decide what people
are watching and should be recommended. But
not everybody likes the same stuff, so maybe
pure popularity isn’t the way to go.
Different people have different preferences,
so our AI can incorporate that with personalized
recommendations.

Korean: 
만약 여러분이 이 크래시 코스 비디오를 좋아하면,
다른 크래쉬 코스 비디오나 저의 채널 동영상을
추천할 것입니다.
그러나 개인 맞춤형 추천의 문제점은 새롭고 흥미로운 것들에 우연히 만나기 어려울 수 있다는 것입니다.
따라서 모든 세계의 최고를 얻기 위해
추천 시스템은 일반적으로 협업 필터링을 사용합니다.
이 세 추천자를 모두 결합한 것입니다.
YouTube에서 추천을 볼 때 그 비디오는 우리가 봤던 것과 
비슷하거나 좋아했던 것이거나,
비슷한 취향을 가진 다른 사람들이 좋아했던
영상일 수 있습니다.
또는 (특히 여러분이 Youtube를 처음 사용하는 경우)
해당 동영상이 권장 될 수 있습니다.
왜냐하면 인기가 많고 많은 사람들이
보고 좋아하는 것들이기 때문이죠.
협업 필터링은 우리가 이미 크래시 코스 AI에서 이야기
했던 여러 기술들을 결합합니다.
비지도 학습을 사용하여 
비슷한 사람이나 콘텐츠를 찾고,
그런 것들의 데이터를 사용하여 우리가 아직 못 본 것에
대해 어떻게 느낄지 예측하려고 합니다.
그런 것들의 데이터를 사용하여 우리가 아직 못 본 것에
대해 어떻게 느낄지 예측하려고 합니다.
협업 필터링의 작동 방식을 확인하기 위해
간단한 예를 살펴봅시다.

English: 
If you like this Crash Course video, maybe
we’d recommend other Crash Course videos
or videos from my channel. But the problem
with personalized recommendations is that
it might be difficult to stumble onto new
interesting stuff.
So, to get the best of all worlds, recommender
systems generally use collaborative filtering,
which combines all three of these recommenders.
When we see a recommendation on YouTube, it
could be because that video is similar to
other videos that we’ve watched and liked
and other people who have similar tastes watched
and liked that video. Or (especially if you’re
new to Youtube) that video might be recommended
because it’s popular and lots of people
are watching and liking it.
Collaborative filtering combines several of
the techniques we’ve already talked about
in Crash Course AI. It uses unsupervised learning
to find similar people or content, and it
tries to use data from those things to predict
how we would feel about something we haven’t
even seen yet.
To see how collaborative filtering works,
let’s use a simple example.
In this table, YouTube channels are represented
as columns. So, here, one column represents

Korean: 
이 표에는 YouTube 채널이 열에 표시됩니다
하나의 열은 크래시 코스,
하나는 자브릴, 하나는 최고의 배틀봇, 
하나는 미술 숙제, 등 입니다.
하나는 자브릴, 하나는 최고의 배틀봇, 
하나는 예술 과제, 등 입니다.
YouTube 동영상을 보는 특정 사용자는
행에 표시됩니다. 이 행은 존 그린 봇,
저 자브릴, 이 둘은 무작위로 고른 대중으로
하나는 프로듀서 브랜든, 해리포터.. 등입니다.
저 자브릴, 이 둘은 무작위로 고른 대중으로
하나는 프로듀서 브랜든, 해리포터.. 등입니다.
표의 각 셀은 사용자가 특정 채널을 구독하는지 
아닌지의 여부와 일치합니다.
1은 그들이 적어도 하나의 비디오를 보고 구독했음을
의미합니다. 0은 그들이 적어도 하나의 비디오를 보고
구독하지 않았음을 의미합니다. 셀이 비어 있으면
어느 동영상도 보지 않은 것을 의미합니다.
구독하지 않았음을 의미합니다. 셀이 비어 있으면
어느 동영상도 보지 않은 것을 의미합니다.
존 그린봇의 행을 보면 그는 크래시 코스와 자브릴을
구독하므로 1입니다.
그는 배틀봇을 보았고 로봇에 대한 폭력 때문에 
구독하지 않았으므로 0입니다.
그리고 그는 미술 숙제를 본 적이 없기 때문에
그 칸은 비어 있습니다.
그리고 그는 미술 숙제를 본 적이 없기 때문에
그 칸은 비어 있습니다.
존 그린봇에게 새로운 채널을 추천하려면
협업 필터링 AI는 그가 본 적 없는 채널을
구독 할 가능성을 예측해야 합니다.
이 경우에,

English: 
CrashCourse, one is Jabrils, one is The Best
of BattleBots, one is The Art Assignment,
and so on.
Specific users that watch YouTube videos are
represented as rows. So this row is John-Green-bot,
this one is me, these two are a couple random
folks, this one is our producer Brandon, and
so on.
Each cell in the table corresponds to whether
the user subscribes to a specific channel
or not. 1 means they’ve watched at least
one video and subscribed, 0 means they’ve
watched at least one video and didn’t subscribe,
and the cell is empty if they haven’t seen
any videos.
If we look at John-Green-bot’s row, he subscribes
to Crash Course and Jabrils, so those cells
have a 1. He saw The Best of Battlebots and did not subscribe, because of all the robot-on-robot
violence, so that’s a 0. And he’s never
seen The Art Assignment so there’s no information
in that cell.
To recommend new channels for John-Green-bot,
our collaborative filtering AI needs to predict
how likely he is to subscribe to a channel
he’s never seen before. In this case, let’s

English: 
see if The Art Assignment ends up in his recommendations.
To make a prediction, the algorithm needs
to look at which other people have subscribed
to the Art Assignment. And because YouTube
tastes are very personal, instead of looking
at all other users, our algorithm will focus
on finding the users who are most similar
to John-Green-Bot.
Finding similar things is a classic unsupervised
learning problem. Our AI can look at all the
rows, cluster together similar users, and
then pick some of those that are most similar
to John-Green-Bot, and who have seen The Art
Assignment.
Let’s just say there are 1000 of these specific
users, but there are other clusters with thousands
of users too that these recommender systems
take into consideration.
Now, we have a classic supervised learning
problem: training an AI to make predictions
based on past examples. In this case, we’re
training an AI to predict a 1 or 0 (subscribe
or not) for John-Green-bot based on other
users.
We can re-adjust the results so that ratings
from the cluster of 1000 most similar users
are given more weight in the final prediction,
compared to those other clusters. And after

Korean: 
미술 숙제가 결국 그에게 추천되는 지 확인해 봅시다.
예측하려면 알고리즘은 어떤 다른 사람이 미술 숙제를 
구독했는지를 봐야 합니다.
그리고  YouTube의 성향은 매우 개인적이므로
모든 사용자를 살펴보는 대신에,
우리 알고리즘은 누가 가장 존 그린봇에게 유사한지에
초점을 맞출 것입니다.
우리 알고리즘은 누가 가장 존 그린봇에게 유사한 지에
초점을 맞출 것입니다.
비슷한 것을 찾는 것은 고전적인 비지도 학습 문제입니다.
AI는 모든 행을 보고 유사한 사용자를 모아서
존 그린봇과 가장 유사한 것 중 일부를 고릅니다.
존 그린봇과 가장 유사한 것 중 일부를 고릅니다.
이 중 1000명의 구체적인 사용자가 있다고 가정합시다.
하지만 이러한 추천 시스템이 고려하는 수천 명의 
사용자가 있는 다른 클러스터도 있습니다.
이제 우리에겐 고전적인 지도 학습 문제가 있습니다.
AI를 과거의 예시를 기반으로 예측하도록 훈련시킵니다.
이 경우, 다른 사용자를 기반으로 존 그린봇을 위한 1 또는 
0(구독 또는 비구독)을 예측하도록 AI를 훈련합니다.
이 경우, 다른 사용자를 기반으로 존 그린봇을 위한 1 또는 
0(구독 또는 비구독)을 예측하도록 AI를 훈련합니다.
결과를 다시 조정하여 가장 유사한 1000명의 사용자 집단
의 평가를 다른 군집에 비해 최종 예측에
결과를 다시 조정하여 가장 유사한 1000명의 사용자 집단
의 평가를 다른 군집에 비해 최종 예측에

English: 
the predictions are sorted, our AI does
predict that John-Green-bot would subscribe
to The Art Assignment, so it gets recommended
to him… along with some other new channels.
Recommender systems that use collaborative
filtering AI can take in lots of different
data, not just a 1 or a 0, for whether a user
subscribed to a YouTube channel or bought
a product. A movie rating site might use a
one-to-five star rating system. Or a social
media AI could keep track of the number of
milliseconds a user dwells on a post.
Regardless, the basic strategy is the same:
use known information from users to predict
preferences. And this can get complicated
on big websites that gather lots of user information
using a combination of different algorithms.
The real world is full of a lot of data and
there are three key problems that can lead
to recommender systems making small or big
mistakes.
First, datasets that recommender system AIs
get are usually very sparse. Most people don’t

Korean: 
더 많은 가중치를 부여 할 수 있습니다. 예측이 정렬 된 후
AI는 존 그린봇이 미술 숙제를 구독 할 것이라고 예측합니다.
그래서 AI는 그에게 그것을 다른 새로운 채널과 함께 
추천합니다.
협업 필터링을 사용하는 추천 시스템은 1과 0뿐 아니라
많은 다른 데이터를 취할 수 있습니다.
이들은 사용자가 YouTube 채널을 구독하거나 제품을
구매했는지의 여부를 포함합니다.
영화 평가 사이트는 1~5개의 별을 순위 시스템에 사용
하거나,
소셜 미디어에서 AI는 게시물에 머무는 밀리 초를
 추적할 수 있습니다.
어쨌든 기본 전략은 동일합니다.
사용자의 알려진 정보를 사용하여 선호를 예측합니다.
그리고 이것은 큰 웹사이트에서 많은 사용자의 정보를
모을 때 다른 알고리즘들과의 조합으로 복잡해집니다.
그리고 이것은 큰 웹사이트에서 많은 사용자의 정보를
모을 때 다른 알고리즘들과의 조합으로 복잡해집니다.
실제 세계는 많은 데이터로 가득 차 있고, 추천 시스템이
이끌 수 있는 작고 큰 세 가지 주요 문제가 있습니다.
실제 세계는 많은 데이터로 가득 차 있고, 추천 시스템이
이끌 수 있는 작고 큰 세 가지 주요 문제가 있습니다.
먼저 추천 시스템 AI가 얻는 데이터 세트
일반적으로 매우 희박합니다.
거의 모든 사람들이 대부분의 프로그램 또는 쇼를 볼 
충분한 시간이 없습니다.

Korean: 
그리고 더 적은 사람들이 '좋아요'와 같은 
등급을 매깁니다.
희소 데이터 세트로 어떤 종류의 분석을 수행하는 것은
계산상 매우 극단적이고
고비용으로 일부 회사가 비용을 줄이기 위해 기꺼이
정확성을 잃을 수있습니다.
둘째, 콜드 스타트 ​​문제가 있습니다.
웹 사이트를 처음으로 방문하면
예를 들어, AI는 좋은 개인화된 추천을 제공하기에는
우리에 대해 충분히 알지 못합니다.
셋째, AI가 통계적으로 가능성이 있는 예측을 만들더라도,
그 추천이 실제로 우리에게 유용하다는 것을
의미하지는 않습니다.
온라인 광고는 이러한 실패에 많이 부딪힙니다.
최근에 방문한 사이트에 대한 광고가 표시되거나
방금 구입 한 것이 뜹니다. 맞아요,
아마 제가 관심있는 것이긴 해도
추천 시스템이 없이 이미 그것을 알아냈습니다.
잠재적으로 더 해로운 방식으로 추천 시스템은 
중요한 사회적 맥락을 이해하지 못합니다.
따라서 “통계적으로 가능한” 추천은
걱정스러울 수 있습니다.
추천 시스템은 사회적으로 불편한 방식으로 
사용자를 고정 관념화 할 수 있습니다.

English: 
watch most shows or videos -- there just isn’t
enough time! And even fewer people give social
ratings such as “likes.”
Doing any kind of analysis with sparse datasets is very computationally intense, which gets
expensive, which means some companies are
willing to lose some accuracy to reduce costs.
Second, there’s the cold start problem.
When we go on a website for the first time,
for example, the AI doesn’t know enough
about us to provide good personalized recommendations.
And third, even if an AI makes statistically
likely predictions, that doesn’t mean those
recommendations are actually useful to us.
Online ads run into this failure a lot, where
we’ll be shown ads for sites we recently
visited, or something we just bought. Sure,
that’s probably something I’m interested
in, but I could’ve figured that out without
a recommender system.
In a potentially more harmful way, recommender
systems don’t understand important social
context, so “statistically likely” recommendations
can be worrying.
Recommendations may stereotype users in a
socially uncomfortable way.

Korean: 
예를 들어, AI는 존 그린봇이 로봇이기 때문에
월E나 로보캅을 보고싶어 한다고 예측합니다.
단지 그가 로봇이라는 이유로 로봇 관련한 것들을
보고싶어 하진 않습니다.
단지 그가 로봇이라는 이유로 로봇 관련한 것들을
보고싶어 하진 않습니다.
또는 추천이 특정 사용자에게는 부적절할 수도 있습니다.
예를 들어,
NERF 전쟁 비디오를 본 후 부모가 자녀에게 너무 폭력적
이라고 생각하는 비디오를 추천하는 것과 같습니다.
NERF 전쟁 비디오를 본 후 부모가 자녀에게 너무 폭력적
이라고 생각하는 비디오를 추천하는 것과 같습니다.
그리고 소셜 미디어에서 추천은 이데올로기적 반향실에
우리를 가두어 둘 수 있으며,
우리는 우리와 동의하는 사람들의 의견 만 보는 경향이 
있으며, 이는 세계에 대한 지식을 왜곡시킬 수 있습니다.
우리는 우리와 동의하는 사람들의 의견 만 보는 경향이 
있으며, 이는 세계에 대한 지식을 왜곡시킬 수 있습니다.
우리가 약간 다른 버전의 인터넷을 본다는 생각과
데이터는 지속적으로 우리에게 수집되는 것은
조금 우려할 수 있습니다 그러나 추천시스템이 어떻게 
작동하는지 이해하는 것은,
우리가 더 지식이 풍부한 생활을 하며
AI와 공존할 수 있도록 돕습니다.
추천 시스템의 모델에 우리의 데이터를
추가하지 않으려면
사적으로 또는 익명으로 브라우저 창을 
로그인 없이 사용할 수 있습니다.
이 방법으로 새로운 홈페이지를 열면
아마 추천되는 평균의 인간(또는 로봇)을 볼 수 있습니다.

English: 
Like, for example, an AI might assume that
because John-Green-Bot is a robot, he really
wants to watch WALL-E and Robocop. Just because
he’s a robot doesn’t mean he wants to
watch robot stuff.
Or recommendations might be inappropriate
for certain users, like recommending a video
that a parent would consider too violent to
their children after they had watched a bunch
of NERF War videos.
And, on social media, recommendations can
trap us in ideological echo chambers, where
we tend to only see the opinions from people
that agree with us, which can skew our knowledge
about the world.
This idea that we all see slightly different
versions of the internet, and data is constantly
being collected about us, can be a little
concerning. But understanding how recommender
systems work, can help us live more knowledgeable
lives, and coexist with AI.
When we don’t want data added to a recommender
system’s model of us, we can use a private
or incognito browser window and not log into
sites. If we open a news homepage this way,
we might see what the average human (or robot!)
is being recommended.
Of course, incognito browsers don’t mean
total privacy, but this strategy prevents

English: 
sites from connecting data -- like, for example,
my Twitter account with my searches for tiny
polo shirts on Google (because I needed to
get John-Green-bot a birthday present).
Plus, since we spend so much time online,
we might want to make the most of it with
really personalized recommendations. So…
seriously… “like, comment, and subscribe”
to your favorite creators because as we leave
ratings, reviews, and other traces of online
activities, recommender systems can learn
better models.
Recommender systems are a part of the internet
as we know it, whether we like it or not.
And as AI becomes a bigger part of our lives,these
kinds of recommendations will be too. So it’s
on us to be aware of this technology, so that
we know what kind of world we’re living
in, and the ways AI might influence us every
single day.
And if you’re here to learn how to build
recommender systems, my advice would be to
think explicitly about the trade-offs that
are involved. Deciding how to define the clusters
of users or items, can create more or less
personalized spaces.

Korean: 
물론 익명 브라우저는 완전한 개인 정보 보호를 의미하진
않지만, 이 전략은 사이트 간의 데이터 연결을 막습니다.
예를 들어, 트위터 계정에서 존 그린봇에게 생일 선물로
줄 작은 폴로 셔츠를 구글에서 검색합니다.
예를 들어, 트위터 계정에서 존 그린봇에게 생일 선물로
줄 작은 폴로 셔츠를 구글에서 검색합니다.
또한 우리는 온라인에서 많은 시간을 보내므로, 그것을
최대한 활용해 매우 개인화된 추천을 원할 수 있습니다.
그래서 정말로 여러분이 좋아하는 크리에이터에게
좋아요를 누르고, 댓글을 달고, 구독하죠.
왜냐하면 우리가 순위를 남기고, 리뷰 및 기타 온라인 
활동의 흔적을 남기면,  추천시스템은 더 나은 모델을
배울 수 있습니다.
우리가 알고 있듯이, 우리가 좋아하든, 좋아하지 않든 
추천 시스템은 인터넷의 일부입니다.
AI가 우리 삶의 더 큰 부분이 되면서,
이러한 추천 시스템도 그렇게 될 수 있습니다.
이 기술에 대해 인식하는 것과 우리가 살고있는
세상의 종류를 아는 것은 우리에게 달려 있습니다.
그리고 매일 매일 AI가 우리에게 영향을 줄 수 있는
방식들도 마찬가지입니다.
또한 만약 여러분이 전문가 시스템을 구축하는 법을 배우
려면, 여기에 관련된 장단점을 명확히 생각해야 합니다.
사용자 또는 항목의 클러스터를 정의하는 방법을 
결정하면 다소 개인화 된 공간을 만들 수 있습니다.
사용자 또는 항목의 클러스터를 정의하는 방법을 
결정하면 다소 개인화 된 공간을 만들 수 있습니다.

Korean: 
다음 에피소드에서 우리는 추천 시스템을 구축하기 위해
일부 코드를 함께 작업해 보겠습니다.
우리는 실습 경험을 하여 이러한 장단점의 일부를
평가해볼 것입니다.
그럼 나중에 봐요.
추천에 대해 말하자면, 여러분은
사운드 필드를 체크해야 합니다.
사운드 필드는 
PBS디지털 스튜디오의 음악 이론, 제작, 역사
우리가 좋아하는 노래와 음악 스타일 뒤의 문화를 살펴
봅니다. 재능이 뛰어난 두 뮤지션 Arthur "LA"Buckner 및
Nahre Sol이 호스트 입니다.
모든 에피소드는 한 부분은 비디오 에세이,
그리고 한 부분은 음악 공연입니다.
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크래시 코스 AI는 PBS 디지털 스튜디오와 함께 생성됩니다.
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English: 
In our next episode, we’ll work together
on some code to build a recommender system,
and we’ll get some hands-on experience with
weighing some of these trade-offs. I’ll
see ya then.
Speaking of recommendations, you should check
out Sound Field. Sound Field is a new music
education show from PBS Digital Studios that
explores the music theory, production, history
and culture behind our favorite songs and
musical styles. Hosted by two supremely talented
musicians, Arthur “LA” Buckner and Nahre
Sol, every episode is one part video essay
and one part musical performance.
So go subscribe to Sound Field! Link in the
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