추천 시스템, 학계도 기업도 열광하는 이유는?
지금, 온라인 서비스의 성공은 어떤 요소에 좌우될까요? 추천 시스템에 바로 해답이 있습니다. 유튜브, 넷플릭스, 아마존, 스포티파이 등의 초대형 테크 기업에서 추천 시스템을 통해 사용자 맞춤 콘텐츠를 제공함으로써 폭발적인 성과를 거둔 바 있죠. 데이터를 효과적으로 분석하고 경영 전략에 활용하기 위해 전문가 채용 또한 활발해졌습니다.추천 시스템을 이루는 알고리즘을 구현하기 위해서는 파이썬(Python) 기반 머신러닝을 알아야 합니다. 현재 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나인 파이썬은 여러 머신러닝 라이브러리를 통해 추천 시스템 구현에 필요한 기능을 지원합니다. Scikit-Learn(사이킷런) 같은 라이브러리가 대표로 꼽히죠.꼭 비즈니스가 아니더라도 파이썬 기반의 추천 알고리즘 구현 능력은 매우 중요합니다. 복잡한 데이터를 분석하고 예측하기 위해 그 활용 범위가 더욱 넓어지고 있기 때문인데요. 추천 시스템을 통해 보다 정확하고 효율적인 결과를 얻을 수 있도록 알고리즘을 고도화하고 핵심 라이브러리를 잘 활용하는지가 경쟁력으로 주목받고 있는 요즘입니다.•••추천 시스템에 필요한 파이썬과 선형대수, 머신러닝 라이브러리 활용 모두 알아보고 싶다면?지금 인프런 프리즘 [파이썬 머신러닝 추천 시스템 입문 로드맵]을 통해 학습해보세요. https://www.inflearn.com/roadmaps/704•••인프런 프리즘 브랜드 스토리 읽어보기 >>
