유튜브는 어떤 것을 근거로 추천한 영상이 내가 즐길 수 있는 영상이라고 판단하는 걸까? SNS 게시물의 추천 알고리즘은 어떤 원리일까? 같은 돈을 지불하고도 상품의 노출빈도가 다른 이유는 무엇일까? 우리가 매일 사용하는 서비스의 뒤에는 AI가 있고, 그 중심에 추천 알고리즘이 있다. 우리가 추천 알고리즘을 알아야 하는 이유이다. 마케터, 기획자, 개발자, 크리에이터 등 모두가 알아야 할 IT 상식에 관한 이야기 책이다.
울산과학기술원(UNIST) 전기전자컴퓨터공학부 컴퓨터공학과를 졸업하였다. 대학 재학 중 ㈜페달링(현. 클래스101), ㈜엔스푼즈 등 교내 초기 스타트업에서 기업가마인드를 연마하였고, 이후 뜻이 맞은 대학후배들과 함께 리뷰 기반 병원 추천 플랫폼을 창업하기도 했다. 대학 졸업 후에는 성인 대상 코딩 부트캠프인 ㈜코드스테이츠에 합류하였고, 소프트웨어 엔지니어링 부트캠프(SEB; Software Engineering Bootcamp)에서 교육 엔지니어(Educational Software Engineer) 및 ㈜코드스테이츠의 블록체인 엔지니어링 부트캠프(BEB; Blockchain Engineering Bootcamp)에서 블록체인 엔지니어로서 로서 어려운 내용을 쉽게 설명하는 능력을 키웠다. 현재는 커뮤니티 기반 정치 SNS 플랫폼인 ㈜옥소폴리틱스에서 블록체인 디렉터로 활동하며 사내 블록체인 프로덕트를 전두지휘하고 있다.
“추천 시스템은 어떤 서비스에 어떻게 적용하느냐에 따라 검색 성능을 높여주는 시스템이 될 수도 있고, 판매량을 예측하는 시스템이 될 수도 있다. 규모가 작은 서비스에서는 간단한 설계와 알고리즘을 통해 추천 시스템을 적용할 수도 있다. 추천 시스템이 적용된 SNS 등을 활용하거나, 온라인 광고 시스템을 이용하는 분에게는 추천 시스템에 대한 이해도를 높이는 데에 도움이 될 것이다. 추천 시스템의 도입을 고민하거나, 쉬운 설명으로 추천 시스템을 이해하고자 하는 분에게 작은 도움이 되었으면 한다.”
프롤로그1부 | 추천 알고리즘을 이해하는 8가지 기본 토대1장_ 추천 시스템의 시대우리는 아주 빠르게 변화하는 시대에 살고 있습니다우리는 지금 추천 시스템 속에서 살고 있습니다인공지능과 추천 시스템은 동의어가 아닙니다2장_ 선호도 조사선호도 조사와 협업 필터링선호도 조사: 명시적 레이팅과 암묵적 피드백3장_ 협업 필터링: 아마존의 추천 시스템아마존에 대해 먼저 알아봅니다사용자 기반 협업 필터링아이템 기반 협업 필터링협업 필터링 적용 사례4장_ 해시태그와 메타데이터메타데이터해시태그콘텐츠 분석사용자 취향5장_ 콘텐츠 기반 추천 시스템콜드 스타트 문제콘텐츠 기반 추천 시스템영화 추천 서비스 예시〈기생충〉을 좋아하는 사용자 A 예시〈어바웃타임〉을 좋아하는 사용자 B 예시필터 버블(콘텐츠 편식)6장_ 프로그래밍으로 구현한 무의식: 모델 기반 협업 필터링KNN 알고리즘잠재 요인 모델 기반 협업 필터링행렬분해와 모델 기반 추천 시스템7장_ 하이브리드 추천 시스템하이브리드 추천 시스템SNS 게시물 추천을 위한 하이브리드 추천 시스템8장_ GPU와 인공지능CPU와 GPUCPU와 GPU의 차이CPU와 GPU, 예시로 이해하기딥 러닝과 머신러닝GPU와 이미지 인식 기술의 발전2부 | 서비스로 살펴보는 추천 알고리즘9장_ 실시간/비실시간 추천 시스템실시간 추천 시스템: 옥소폴리틱스비실시간 추천 시스템: 링크드인10장_ 넷플릭스의 추천 시스템넷플릭스의 등장넷플릭스 프라이즈넷플릭스의 추천 시스템11장_ 유튜브의 추천 알고리즘유튜브와 넷플릭스의 차이유튜브의 역사와 유튜브의 동영상 추천 시스템유튜브의 특징과 추천 시스템유튜브 추천 시스템의 발전현재의 유튜브 랭킹 과정12장_ 페이스북의 뉴스피드와 랭킹 알고리즘페이스북의 등장페이스북의 뉴스피드와 엣지랭크 알고리즘새로운 랭킹 알고리즘랭킹 알고리즘 응용하기13장_ 개인 최적화 광고와 추천 시스템광고의 디지털 전환개인 최적화 광고의 등장개인 최적화 광고와 추천 시스템14장_ 시간 변화와 추천 시스템내비게이션의 등장내비게이션과 추천 시스템시간의 변화에 따른 교통량 예측 시스템시간에 따른 취향의 변화를 고려한 추천 시스템에필로그찾아보기
