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..