추천 시스템 : 추천 시스템이란?

많은 사람들이 추천 시스템이 무엇인지 모르고 공부를 시작하는 경우가 많습니다. 그리고 어떤 것이 필요할 지에 대해 잘못된 기대를 하기도 합니다.

 

 

추천 시스템 혼동

 

추천 시스템 : 추천 시스템이란

 

추천 시스템이 정확히 무엇인지 알아보아야 합니다. 그러기 전에 먼저 추천 시스템이 아닌 것에 대해 알아야 할 필요가 있습니다. 단지 임의적인 문제에 대해 임의의 값을 추천하는 시스템이 아닙니다.

그러니 너무 많은 것에 추천 시스템 이름을 붙이면 안됩니다. 추천시스템은 매우 특정한 종류의 머신러닝 시스템입니다.

하지만 기계 학습을 설명하는 임의적인 문제에 대해 값만 추천하는 시스템은 추천시스템이 아니기 때문에 용어를 약간 혼동할 수 있습니다.

 

 

예시

 

추천 시스템 : 추천 시스템이란

 

 

예를 들어, 견적을 내는 시스템을 찾고 있다면 집이 얼마나 큰지, 이웃과 모든 것을 기준으로 집값을 추천할 수 있습니다. 그것은 기계 학습 시스템인 추천 시스템이 아닙니다. 견적 시스템을 원할 경우 추천 시스템이 아닌 다른 시스템에서 트랜잭션이 다시 살 집들을 권장합니다.

즉, 기계 학습 문제를 보다 일반적으로 말하는 것입니다. 그리고 회귀나 딥러닝 같은 기술을 적용하게 될 것과 같은 문제들에 대해서 말입니다.

요즘엔 매우 인기 있는 다른 기술들도 있습니다. 하지만 추천 시스템은 매우 구체적인 것입니다. 이러한 알고리즘은 주어진 문제에 대한 해결책을 제안할 수 있는 범용 알고리즘이 아닙니다. 광범위하게 생각할 수는 없습니다.

그런 걸 찾는다면 좀 더 일반적인 머신 러닝에 대해 공부하여야 합니다. 추천 시스템이라고 부르는 것은 매우 특화된 영역이라 할 수 있습니다.

 

 

 

 

 

 

추천 시스템이란?

 

추천 시스템 : 추천 시스템이란

 

그래서 추천 시스템은 무엇일까요? 구체적으로는 사용자가 항목을 지정할 수 있는 등급이나 기본 설정을 예측하는 시스템입니다.

그래서 추천 시스템은 사람들에게 그들의 과거의 행동과 다른 사람들의 행동을 바탕으로 무언가를 추천하는 것입니다.

그런 과거를 바탕으로 사람들에게 추천하는 겁니다. 이제 이러한 것들은 흔히 최상위 권장사항으로 분류되어 제시됩니다. 따라서 특정 등급이나 선호도를 추천하는 것은 아닙니다.

누군가가 좋아할 만한 항목 목록을 추천하는 것일 수도 있습니다. 이를 추천 엔진 시스템 및 추천 플랫폼이라고도 합니다.

 

 

 

추천 엔진 시스템

 

추천 시스템 : 추천 시스템이란

 

실제로, 위 관점에서 추천 엔진의 모습입니다. amazon.com을 방문하면 이와 같은 위젯을 많이 볼 수 있습니다.

이 위젯에서는 과거에 살펴보았거나 상호 작용한 다른 제품들을 기반으로 제품을 추천하고 Amazon.com의 다른 모든 고객의 정보도 함께 제공합니다. 그래서 추천 시스템은 무언가를 추천하려고 합니다.

반드시 물리적인 물체일 필요는 없습니다. 음악일 수도 있는 콘텐츠일 수도 있습니다. 비디오일 수도 있습니다. 그래서 넷플릭스에 가면 과거의 선호도와 다른 사람들의 선호도에 따라 영화를 추천합니다.

데이트 프로그램에서 음악 재생 프로그램에서 음악을 추천할 수 있는 사람을 추천할 수 있습니다. 그럼 앞으로 추천 시스템의 보다 구체적인 유형이 무엇인지 자세히 알아보도록 하겠습니다.