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전용준_머신러닝_리비젼컨설팅_추천시스템_데이터기반 추천서비스2020분석_강의.jpg
•2일간 총 14시간 –
Hands-On
실습을
포함해 진행
•대표적인 인공지능 응용 분야로 꼽히는 추천 서비스 구현을 위하여 실전에서
사용할 수 있는 다양한 머신러닝 활용 방법을 이해
•Python의 라이브러리들을 사용하여 분석방식별로 적합한
데이터를 준비하고,
클러스터링,
Collaborative Filtering, 딥러닝 등 여러 대안적, 보완적
방식으로 대상업무와 산업별 특성을 반영한 추천 모델을 생성하는 실전적 프로세스 경험
•(데이터 분석과 모델링의 실전 응용 과정임)
내용 >>
- 추천 서비스의 개념과 유형
- 추천시스템과 AI간의 관계 이해
- 추천 서비스 적용 대상 영역
- 국내외 추천 서비스 구현 사례
- 추천 시스템 구축 절차와 기법 유형
- 연관규칙 활용 추천 이해와 적용 실습
- 사용자 프로파일기반 추천 이해와 적용 실습
- 콘텐츠 기반 필터링 이해와 적용 실습
- 클러스터링 분석 이해와 적용 실습
- 아이템기반 협업 필터링(Collaborative Filtering) 이해와 적용 실습
- 분류기법(CatBoost, 심층신경망 DNN)을 활용한 추천 이해와 적용 실습
- 데이터 축소와 추천 모델 운영 효율화
- 모델 개발 이후의 단계별 고려사항
- Wrap up 및 실전 적용을 위한 현실적 조언
전용준_머신러닝_리비젼컨설팅_추천시스템_데이터기반 추천서비스2020분석_강의.jpg
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