•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 ..
