인공지능

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딥러닝 · 머신러닝

인공지능 활용 추천 시스템

본 강의는 추천시스템의 기본개념부터 딥러닝 적용원리까지 다룹니다. 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 하이브리드 추천 시스템 등 다양한 추천 알고리즘을 배우며 추천 서비스 개발을 위한 실무역량을 키워보세요!

(4.5) 수강평 2개

수강생 49명

딥러닝머신러닝추천 시스템PythonTensorflow
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중급자를 위해 준비한
[딥러닝 · 머신러닝] 강의입니다.

이런 걸
배워요!

  • 협업필터링

  • 추천시스템 이론

  • 지식기반 추천 시스템

  • Matrix Factorization

  • TFRS

오늘도 유튜브 알고리즘이
나를 여기로 이끌었다... 🫢

유튜브 알고리즘에 빠졌던 경험, 다들 있으시죠?
어느덧 일상의 단어가 되어버린 '추천 알고리즘'
...
그 작동원리가 궁금하지 않으신가요? 👀


다양한 알고리즘으로 배우는
추천시스템의 세계 ⭐ ️

추천시스템을 개념부터 구현까지 한번에 배울 수 있는 커리큘럼으로 여러분을 초대합니다!

✅ 콘텐츠기반 필터링, 협업 필터링, 지식기반 추천 등 다양한 알고리즘으로 추천시스템 원리 이해

✅ 추천시스템 효과 측정 및 성능 향상을 위한 성능지표 분석 방법 학습

✅ 복수의 알고리즘을 결합하는 하이브리드 방식의 고도화된 추천시스템 경험

✅ 실제 비즈니스에 적용 가능한 추천 시스템을 설계하고 구현하는 능력 함양

✅ 이론 40% 실습 60%로 구성된 알찬 강의 (코드 한줄 한줄 자세히 설명!)


강의에서 만나는 주요 알고리즘 및 라이브러리

1⃣ 콘텐츠 기반 필터링
(Content-Based Filtering)

사용자의 과거 아이템 평가를 바탕으로
유사한 속성의 아이템을 추천

2⃣ 협업 필터링
(Collaborative Filtering)

사용자의 취향이나 선호도와 비슷한
다른 사용자가 선호하는 아이템을 추천

3⃣ 행렬 분해
(Matrix Factorization)

사용자의 아이템 평가를 담은 표를 작은 조각으로 나누고, 사용자-아이템 간의 숨겨진 특성을 발견하여 이를 기반으로 맞춤형 추천 제공.
추천 시스템에서 많이 사용하는 기법

4⃣ TFRS
(TensorFlow Recommender Systems)

구글에서 개발한 TensorFlow 기반의 추천시스템 라이브러리로 맞춤 추천, 랭킹, 검색 최적화 등 다양한 기능을 지원. 유튜브 추천 알고리즘과 유사하게 구현해 볼 수 있는 라이브러리

이런 분들께 추천해요

소프트웨어 개발자 및 엔지니어
웹 개발, 애플리케이션 개발 분야에서 일하는 개발자들이 추천 시스템을 배움으로써 사용자 참여 및 유지를 증가 시킬 수 있습니다.

데이터 과학자 및 데이터 분석가
사용자 행동을 예측하려는 전문가들이 사용자 데이터를 분석하고 모델을 구축하여 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다.

제품 매니저 및 UX/UI 디자이너
사용자 중심의 디자인을 추구하고 제품의 사용성을 개선하려는 전문가들에게 추천 시스템에 대한 깊은 이해가 필요합니다.

이런 내용을 배워요

추천 시스템 이론

AI를 기반으로 한 콘텐츠 추천 시스템을 구축하는 방법을 배우게 됩니다. 이 과정에서 사용되는 기술들에는 머신 러닝 알고리즘, 데이터 처리, 사용자 행동 분석 등이 포함 됩니다.

추천시스템 구축 실습

추천 시스템 구축의 기초가 되는 데이터 처리 및 전처리 단계를 포함한 시스템 구축 기술을 습득할 수 있습니다.

Embedding의 개념, 행렬 분해, 선호도 예측

고차원 데이터를 저차원의 밀집 벡터로 변환하여 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하는 방법을 배울 수 있습니다.

TensorFlow Recommenders

Google의 TFRS 라이브러리를 이용하여 검색 단계와 순위 단계 모델을 배우고 구현하게 됩니다.

이 강의를 만든 사람

  • 2019 ~ 현재: 인공지능 전문 강사

  • 2001 ~ 2019: 한국씨티은행 전산부


수강 전 참고 사항

실습 환경

  • 강의는 Windows 기준으로 설명합니다. Jupyter notebook 과 Google Colab을 사용하므로 MacOS 포함 모든 OS 환경에서 실습 가능합니다.


학습 자료

  • github repository를 통해 다운로드 받습니다.

선수 지식 및 유의사항

  • 기본적인 파이썬 문법

  • 기본적인 딥러닝 지식

  • 기본 tensorflow 지식

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 데이터 분석가

  • 추천 시스템 개발자

  • 마케팅 담당자

선수 지식,
필요할까요?

  • 파이썬 언어

  • 딥러닝 기본 지식

  • tensorflow 기본 지식

안녕하세요
YoungJea Oh입니다.

오랜 개발 경험을 가지고 있는 Senior Developer 입니다. 현대건설 전산실, 삼성 SDS, 전자상거래업체 엑스메트릭스, 씨티은행 전산부를 거치며 30 년 이상 IT 분야에서 쌓아온 지식과 경험을 나누고 싶습니다. 현재는 인공지능과 파이썬 관련 강의를 하고 있습니다.

홈페이지 주소:

https://ironmanciti.github.io/

커리큘럼

전체

49개 ∙ (9시간 55분)

수업 자료

가 제공되는 강의입니다.

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!