마시멜로

AI 기반 추천 시스템은 사용자의 과거 행동과 선호도를 분석하여 개인화된 추천을 제공하는 시스템입니다. 이 시스템은 크게 데이터 수집, 데이터 처리 및 전처리, 모델 훈련, 추천 예측의 단계로 나눌 수 있습니다. 이 글에서는 AI 기반 추천 시스템을 구축하기 위한 AI 아키텍쳐와 Python 코드 예시를 제공합니다.1. AI 기반 추천 시스템 아키텍쳐1.1. 데이터 수집추천 시스템의 첫 번째 단계는 데이터를 수집하는 것입니다. 사용자 행동 데이터(구매 이력, 클릭 이력, 검색 기록 등), 상품 정보, 사용자 프로필 데이터 등을 수집하여 모델 훈련에 사용할 수 있습니다. 데이터를 DB나 파일 시스템에서 읽어옵니다.1.2. 데이터 전처리수집된 데이터는 모델 학습에 적합하도록 전처리가 필요합니다. 전처리 과정..

AI를 통한 사용자의 구매 이력 및 선호도를 기반으로 하는 상품 추천 모델과 전통적인 DB 검색 방식은 상품을 추천하는 데 각기 다른 접근 방식과 장점을 가집니다. 아래는 이 두 방법을 비교한 내용입니다.1. AI 기반 추천 시스템 (구매 이력 및 선호도 기반)AI 기반 추천 시스템은 사용자의 구매 이력, 검색 패턴, 선호도 등을 학습하여, 개별 사용자의 특성에 맞춘 상품을 추천하는 시스템입니다. 일반적으로 기계학습(Machine Learning) 또는 딥러닝(Deep Learning) 기법을 사용하여, 사용자의 데이터를 바탕으로 상품을 추천합니다.장점개인화된 추천: AI 모델은 사용자의 과거 행동(구매, 클릭, 장바구니에 담은 상품 등)을 기반으로 추천합니다. 예를 들어, 특정 카테고리나 브랜드에 대한..