<10분 만에 이해하는 AI 추천 엔진>

이번 주 10분만에 이해하기 시리즈는 AI추천엔진입니다.

여러분이 사용하는 페이스북이나 인스타그램, 유튜브, 틱톡 같은 소셜미디어는 모든 콘텐츠가 AI를 통해 추천 제공되는 거야 여기 계신 모든 분들이 잘 알고 계시죠?

AI는 어떤 뉴스의 업데이트를 어떻게 표시할지 결정하고 내가 연결하고 싶은 사람들을 결정합니다. 인터넷 쇼핑을 할 때도 나에 대해 아는 만큼 매력적인 추천을 합니다.

AI 추천 엔진은 머신 러닝을 사용하여 사용자 행동 데이터에서 패턴을 찾아 나만을 위한 맞춤형 추천을 생성함으로써 다음에 볼 동영상, 좋아할 만한 노래, 관심 있을 만한 제품을 제안합니다.

이것이 어떻게 동작에 대해 핵심을 따라 설명해 보았습니다.

-------------

- AI 추천엔진 구성을 위한 5단계

1. 데이터 수집 (Collect and Ingest)

i. 명시적(explicit) 데이터

ii. 암시적(Implicit) 데이터

2. 데이터 저장 (Store)

3. 데이터 분석 (Analysis)

4. 데이터 필터링 (Filter)

i. 협업 필터링 (Collaborative filtering)

ii. 콘텐츠 기반 필터링 (Content-based filtering)

iii. 하이브리드 필터링 (Hybrid filtering)

5. 피드백 루프 (Feedback)

- AI 추천 엔진의 이점과 과제

===========

관심 있는 분들에게 도움이 되길 바랍니다.