안녕하세요! 멋진 강의를 들을 수 있어서 감사하고 있습니다.잠재요인 기반의 협업필터링 이해와 경사하강법을 이용한 행렬 분해 18:12 에서 나오는 L2 규제에 대해 궁금한 점이 있어서 문의 드립니다.수학에 약해서 공부해볼겸 수학적으로 해석을 하려는데, 다른 사이트의 참고 내용들을 보다보니 L2 규제에 시가마가 들어가던데 여기서는 안 들어가는 이유가 무엇인지 궁금합니다.감사합니다!

안녕하세요. 데이터분석 공부하는 학생입니다.올려주신 강의 모두 잘 들었습니다.다만 제가 지금 적용하고자 하는 데이터가 이진데이터인데요.강의의 코드가 이진데이터에는 맞지 않아 문의드립니다.이진데이터를 추천시스템에 활용하는 다른 예도 찾아 보았는데요: https://towardsdatascience.com/recommender-systems-item-customer-collaborative-filtering-ff0c8f41ae8a어차피 여기서도 코사인유사도를 활용하고 있어거친코딩님의 강의의 예를 활용하고 싶은데 잘 안되네요.혹시 한 번 봐주실 수 있을까요?적용 코드: https://drive.google.com/file/d/11qlP4zOAFewSiHxo_T7fp_Ql-WgSpHS3/view?usp=sharing 

안녕하세요 선생님 추천시스템 부분, 교재 585페이지에 인덱스로 장르가 나와서 각 인덱스에 해당하는 다른 장르와의 유사도를 계산해보았습니다. 그런데 이렇게 많은 장르가 인덱스 숫자로 나오면 해당 인덱스 숫자가 어떤 장르인지 텍스트로 어떻게 알 수 있을까요?