인공지능 추천 시스템의 원리와 응용 - 추천 알고리즘, 머신러닝, 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 딥러닝, 데이터 분석, 사용자 행동, 개인화, 대규모 데이터, 클러스터링, 평가 지표, 추천 엔진, 자연어 처리, 전처리, 사용
작품 정보
《인공지능 추천 시스템의 원리와 응용》은 현대 정보 사회에서 점점 더 중요해지고 있는 추천 시스템의 다양한 원리와 기술을 깊이 있게 탐구하는 책입니다. 추천 시스템은 사용자에게 맞춤형 콘텐츠를 제공함으로써 개인화된 경험을 선사하며, 이는 기업의 매출 증대와 고객 만족도를 높이는 데 기여합니다. 이 책에서는 추천 알고리즘의 기초부터 시작하여 머신러닝, 딥러닝, 데이터 분석 기법까지 폭넓게 다룹니다.
특히 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링의 원리를 설명하고, 이 두 가지 접근 방식의 장단점을 비교하여 실제 적용 사례를 통해 이해를 돕습니다. 대규모 데이터 처리 및 사용자 행동 분석을 통한 추천 시스템의 설계와 구현 방법도 상세히 설명하며, 클러스터링 기법과 유사도 측정 방법을 통해 데이터의 패턴을 파악하는 방법을 소개합니다.
또한, 추천 시스템의 성능을 평가하기 위한 다양한 평가 지표와 A/B 테스트의 중요성을 강조하며, 실시간 처리 기술을 통한 즉각적인 추천 제공의 필요성을 논의합니다. 자연어 처리 기법을 활용한 추천 시스템의 발전 방향에 대해서도 살펴보며, 전처리 과정의 중요성을 강조합니다.
마지막으로, 사용자 경험을 최우선으로 고려한 추천 시스템의 설계 원칙과 실제 사례를 통해 독자들이 이론과 실습을 균형 있게 배울 수 있도록 구성되어 있습니다. 이 책은 추천 시스템에 대한 깊이 있는 이해를 원하는 연구자, 개발자, 데이터 과학자뿐만 아니라 관련 분야에 관심이 있는 일반 독자에게도 유익한 자료가 될 것입니다.
작가 소개
"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.
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