함께 구매하면 좋은 상품이에요! - 장바구니 추천 개발기 1부
보완재 추천 모델을 적용하고 성과를 거둔 사례 소개
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함께 구매하면 좋은 상품이에요! - 장바구니 추천 개발기 1부
보완재 추천 모델을 적용하고 성과를 거둔 사례 소개
딥러닝 추천 모델에 인과추론 접목시켜 전환율 예측 성능을 향상시키자!
1. 서론 안녕하세요. AI팀 안준형입니다. 이번 포스팅에서는 추천시스템에서 인과추론을 어떻게 적용하는지 알아보겠습니다. 현재 대부분의 머신러닝 기반의 추천시스템은 입, 출력 간의 상관관계 (correlation)을 모델링합니다. 하지만, 현실 세계는 상관관계가 아닌 인과관계로 구성되어 있으며 상관관계가 인과관계를 반드시 암시하지 않습니다. 예시) 어떤 유저는 휴대폰을 구매한 다음 배터리 충전기를 구매하는 경우, 전자는 후자의 원인이 되지만 그
머신러닝으로 만드는 개인화 추천 시스템
안녕하세요, 데이블 AI팀의 machine learning engineer 김명섭입니다. 이번 포스팅에서는 기초적인 개인화 추천 시스템 설계에 대해 알아보고자 합니다. 본 포스팅에서는 프로그래머틱 애드 (programatic ad), real-time bidding 및 DSP 등에 관한 내용들은 다루지 않습니다. 만약 해당 내용들이 궁금하시다면, 아래의 포스팅을 참고해 주세요! 데이나의 참 쉬운 애드테크 (Link) 추가적으로 본 포스팅은 전반
ChatGPT로 주식 가격 예측하기
OpenAI의 ChatGPT가 금융시장 분석에 미치는 영향을 연구한 최신 논문을 소개합니다. 이 논문은 ChatGPT를 활용한 뉴스 감성 분석이 주식 시장 예측에 얼마나 효과적인지 실증적으로 검토합니다. 카카오뱅크 기술기획팀의 William이 작성한 이 글에서는 ChatGPT의 뉴스 분석이 주가 수익률 예측에 유의미한 영향을 미치는지, 그리고 전통적인 감성 분석 기법과 비교했을 때 어떤 성과를 나타내는지에 대해 상세히 다룹니다. 금융과 AI의
왓챠 추천 서비스 MLOps 적용기 Part2
왓챠 추천 서비스 MLOps 적용기 Part1
리뷰기반 맛집 추천 서비스 만들기 with GPT-4
상품 추천 알고리즘 Item-CF의 최적화 여정
만 30개의 이커머스을 광고주로 삼고 있는 버즈빌. 이들을 위한 리타겟팅 광고 솔루션을 고도화하기 위해 도입된 상품 추천 알고리즘: Item-CF. 이 알고리즘 최적화와 적용 과정에 대해서 알아보겠습니다. 버즈빌의 리타겟팅 광고 솔루션 버즈빌에서는 매출의 20% 이상을 리타겟팅 광고 상품으로 발생시키고 있습니다. 전통적으로는 리타겟팅 광고는 유저가 이커머스…
고객 행동 기반 실시간 딥 뉴럴 추천 시스템 : ForYou
(User behavior based Real-time Deep Neural Recommendation System on E-commerce : ForYou) 안녕하세요. 데이터랩의 김한태 입니다. 딥러닝 기술을 이용한 실시간 개인화 추천 서비스인 “ForYou”.”이런 상품 찾아다니셨조?” 구좌의 개발 내용에 대해 소개하고자 합니다. ForYou 딥러닝 추천 시스템의 동작 방식은 1. 다수의 고객 행동 로그를 수집하고, 2. 고객 행동의 시퀀
ES플러그인 커스터마이징 (1)어떠한 검색어도 의미있는 추천을
들어가며예상하셨겠지만 티몬에서는 고객에게 검색 서비스를 제공하기 위해 검색엔진으로 엘라스틱 서치(Elasticsearch, 이하 ES)를 사용하고 있습니다. ES는 Solr와 같이 Lucene 을 기반으로 개발되었기 때문에 별다른 추가 기능 없이 그 자체로도 웬만한 검색 서비스는 구현할 수 있는 수준입니다. 하지만 티몬 같은 커머스 검색은 고객과 기획자의 요구 사항이 매우 다양하기 때문에, 이를 충족하기 위한 엔진의 Customizing은 필연
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