기업의 인공지능(AI) 추천시스템 개발 사례
추천시스템 개발 AI기업
안녕하세요
이번시간에는 기업에서 어떻게 추천시스템을 활용하는지
프로젝트 사례를 통해 소개해드리겠습니다.
먼저 추천시스템에 대한 간략한
설명을 드릴게요.
추천 시스템 알고리즘의 종류는
다음과 같습니다.
가장 대표적인 추천시스템 알고리즘
3가지를 먼저 알고 넘어가셔야 하는데요.
컨텐츠 기반 추천시스템, 협업 필터링, 하이브리드 추천시스템입니다.
설명은 다음과 같습니다.
하단 그림을 보시면 좀 더 자세한 방법을
확인하실 수 있습니다.
컨텐츠 기반 필터링은 우리가 가장 자주보는 쇼핑할때
ai 추천 기능입니다.
협업 필터링의 예로 넷플릭스, 밀리의 서재와 같은 OTT서비스에서
나와 비슷한 취향을 가진 사용자들이 소비한 콘텐츠를
추천해주는 기능입니다.
마지막으로 하이브리드 필터링은
위 두가지 필터링을 결합한 모델입니다.
장점으로는 사용자의 선호도를 정확하게 예측할 수 있다는 것이지만
그만큼 구현하는데 어렵다는게 단점입니다.
다음으로 추천시스템을 개발하는데
활용하는 데이터입니다.
여기서 아이템은
상품, 콘텐츠, 서비스 등이 될 수 있습니다.
이제부터 추천시스템을 활용한
기업의 사례를 소개해 드리겠습니다.
자사 제품에 추천시스템을 도입한 경우와
추천시스템 기능을 갖춘
신규 서비스 개발 사례 모두 소개해 드릴게요!
먼저 크레버스라는 영재교육 브랜드입니다.
학원생들의 사고력을 진단하고 나와 비슷하거나
더 높은 학생들에 대한 페르소나를 추천해
어떻게 학습하고 역량을 키우는지 벤치마킹할 수 있는 신규 서비스입니다.
자세한 프로젝트 개발 과정은
하단 URL을 클릭해 확인하실 수 있습니다.
https://brunch.co.kr/@brunchk1wj/62
두번째로 고클이라는 LMS 서비스 업체입니다.
기존 자사제품에 강의추천 기능을 도입한 사례입니다.
LMS 관리자들이 시각화된 학습자들의 데이터를 확인할 수 있으며,
학습자들은 새로운 강의를 추천받을 수 있습니다.
자세한 프로젝트 개발 과정은
하단 URL을 클릭해 확인하실 수 있습니다.
https://brunch.co.kr/@brunchk1wj/65
세번째로,
아동발달 검사 시각화 및 검사결과에
따른 맞춤형 놀이 추천 솔루션입니다.
교수님께서 의뢰하신 신규 개발 프로젝트였습니다.
자세한 프로젝트 개발 과정은
하단 URL을 클릭해 확인하실 수 있습니다.
https://brunch.co.kr/@brunchk1wj/66
마지막으로 한국디자인진흥원에서 의뢰한
프로젝트와 디자이너 매칭 서비스입니다.
디자이너에게 맞는 프로젝트를 추천하는
신규 구인구직 플랫폼 개발을 의뢰해 주셨습니다.
자세한 프로젝트 개발 과정은
하단 URL을 클릭해 확인하실 수 있습니다.
https://brunch.co.kr/@brunchk1wj/63
오늘은 추천시스템 기술과 기업의 활용사례를
알아보았습니다.
추천시스템 도입을 고민중 이시리면 부담없이
컨설팅을 신청해주세요!
감사합니다.
https://walla.my/survey/DObblYeXUxoaY7VajNu1
