*크롬으로 보시는 걸 추천드립니다*
사람들이 "AI(인공지능)"하면 떠오르는 것이 무엇이 있을까요
얼굴인식이나 파파고와 같은 기계 번역기, 알파고 같은 게 있을 겁니다
하지만, "AI(인공지능)"이 우리 일상생활에서 가장 잘 녹아있는 분야는 "추천(Recommendation)"일 것입니다
추천 시스템은 우리 주변에서
어떤 영화를 볼지(넷플릭스)나 어떤 동영상을 볼지(유튜브), 무엇을 살지(Amazon) 등을 추천해주고 있습니다!
이러한 추천 시스템은 우리의 패턴과 행동 파악하여, 무엇을 앞으로 더 좋아할지 예측합니다
https://medium.com/@springboard_ind/how-netflixs-recommendation-engine-works-bd1ee381bf81
How Netflix’s Recommendation Engine Works?
What should I watch this night after a hectic day at office?
medium.com
• "Netflix"의 개인화 추천알고리즘을 통해 약 10억 달러의 가치를 창출 (2019년)
• "Netflix"의 조회수 중 "80%"가 추천 서비스로 부터 나옴
• "Netflix"는 사용자 선호도를 기반으로 1300개의 추천 Cluster(그룹)를 설정
• "Netflix"의 개인화 추천 시스템은 매우 다양한 알고리즘으로 구성되어 있음
- 신경망(Neural Networks)
- 강화학습(Reinforcement Learning)
- 그래픽컬 모델(Graphical Model)
- 행렬 분해(Matrix Factorization)
- 등등..
• "Netflix"는 여러 요소를 활용하여 사용자가 특정 영상을 시청할 확률을 추정함
- 카테고리, 출시 연도, 제목 장르
- 시청자가 매긴 평점, 시청기록
- 시청자와의 선호도와 취향이 비슷한 다른 시청자
- 시청자가 사용하는 기기, 요일, 위치 등
• "Netflix" 추천 과정
1. 신규 구독자는 처음에 보고싶은 영화를 선택하도록 요청 받음
2. 위에 요소들과 함께 고려하여, 가입자의 시청한 영상을 기반으로 추천
- Netflix의 머신러닝은 개별 사용자로부터 학습
- 시청자가 영화를 보는 동안 데이터를 수집하고 업데이트함
- 시청자가 더 많이 이용할수록 알고리즘이 더 정확해지고 최신화됨
3. 개인화된 썸네일(Artwork) 제안
https://netflixtechblog.com/artwork-personalization-c589f074ad76
Artwork Personalization at Netflix
Artwork is the first instance of personalizing not just what we recommend but also how we recommend.
netflixtechblog.com
• "Netflix"의 그 밖의 기계학습(Machine Learning) 애플리케이션
- 머신러닝을 활용하여 TV 프로그램 및 영화의 카탈로그를 생성
- 광고 창출
- TV 프로그램 및 영화 제작을 최적화
넷플릭스는 이와 같이 데이터, 알고리즘 및 개인화의 결합을 통해 사용자가 플랫폼에 오래 머물도록 하며,
가치를 창출하고 있습니다
이러한 추천 시스템(알고리즘)의 핵심에는 "개인화된 맞춤형 추천을 어떻게 구현할까?" 일 것입니다
• 개인화 추천 시스템
- 과거에는 불특정 다수를 타겟으로 추천을 했다면,
지금은 최대한 세부적으로 관심사나 타겟을 나누어서 추천을 하고 있습니다
- 개인 맞춤형 추천 시스템을 통해, 막대한 가치 창출 효과를 내고 있습니다
추천과 관련된 알고리즘이나 논문들을 하나씩 하나씩 뜯어 보고자 합니다!
앞으로의 대략적인 방향성은 다음과 같습니다
1. 기본적인 추천 알고리즘은 무엇이 있는지?
1) 협업 필터링(Collaborative Filtering)
2) 콘텐츠 필터링(Contents Filtering)
2. 넷플릭스는 어떤 추천 시스템을 사용하는지?
1) Artwork Personalization
3. 딥러닝 모델은 어떻게 추천 시스템에 적용되는지?
1) Youtube DNN
등으로 소개해 드리고자 합니다
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