파이썬(Python)과 머신 러닝으로 만들어보는 추천 엔진

Description

[한기용 강사님의 유데미 강의 오픈 기념 수강생 혜택]

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안녕하세요, 29년차 실리콘 밸리 개발자 한기용 입니다.

이번에 유데미에서 ‘파이썬과 머신러닝으로 만드는 추천엔진’ 강의를 오픈 했습니다.

지금까지 제가 커리어를 이어오면서 가장 임팩트 있는 프로젝트가 무엇이었는지 생각해보면 바로 추천 엔진 개발이었습니다.

[추천 엔진 개발, 왜 배워야 할까요?]

✓ 유튜브, 아마존, 넷플릭스, 인스타그램… 성공하는 서비스에는 어떤 비밀이 있을까요?

세계적으로 유명한 서비스에는 사용자에게 다양한 제안을 제공하는 자체 추천 시스템이 있습니다.

사람들은 검색이 중요하다고 많이 말하지만, 저는 추천이 훨씬 더 중요하다고 생각합니다.

실제로 서비스를 사용하는 유저들 중에 검색을 하는 사람들의 비율은 높지 않습니다.

특히 어떤 서비스가 굉장히 많은 콘텐츠를 갖고 있는 경우, 사용자가 알아서 자기가 원하는 상품을 한번에 찾아간다는 건 굉장히 힘든 일입니다. 그렇기 때문에 상품의 수가 늘어날수록 좋은 추천 엔진이 필요합니다.

유저의 선호도를 빠르게 파악하고 거기에 맞춰서 이 사람이 아직 원하지 않더라도 선제적으로 좋아할 것 같은 아이템들을 보여주는 것이 사용자가 더 오랫동안 서비스를 사용하게 만드는 가장 좋은 방법입니다.

이번 강의에서는 제가 실제로 유데미에서 추천 엔진을 무에서 유로 만들어가는 과정에서 배웠던 내용들을 모두 담았습니다.여러분들이 앞으로 회사에서 혹은 개인적인 호기심으로 추천 엔진을 만든다고 한다면 꼭 알아야 되는 그런 내용들 중심으로 혼을 다해서 강의를 만들어 봤습니다. 강의에서는 파이썬을 기반으로 추천 엔진의 개요부터 개발까지 모두 다뤄볼 예정입니다.

[한기용의 추천 엔진 개발 강의가 특별한 이유]

✓ 실전에 바로 적용 가능한 강의입니다.

기술적으로 매우 뛰어난 추천 엔진을 만드는 것보다는 지금 내 상황에 맞춘 최적의 추천 엔진을 만드는 방법을 배웁니다. 단순한 인기도 기반 추천 엔진부터 머신러닝까지 본인의 환경에 맞춰 최소의 비용으로 최대의 효과를 낼 수 있는 개발 방법론을 학습합니다. 강의를 통해 추천엔진을 이해하고 가장 가볍게 시작할 수 있는 방법부터 상황에 맞춰 추천 엔진을 고도화하는 과정까지 여러분만의 추천 엔진을 개발할 수 있도록 점진적으로 배워봅니다.

✓ 실리콘 밸리 개발 경험을 압축한 강의입니다.

야후, 유데미 등 실리콘 밸리에서 11년 동안 검색 엔진 개발을 진행하고 지난 13년간 데이터 엔지니어링을 담당하며 배운 저의 추천 엔진 개발 노하우를 모두 담았습니다. 제 실제 개발 사례 기반으로 ‘콘텐츠 기반 추천부터 협업 필터링, SVD와 딥러닝 기반 추천, 평가와 마무리’까지 이론 중심이 아닌 프로젝트와 실습 중심으로 배워봅니다.

✓ UIUX에 대한 이해까지 얻어갈 수 있는 강의입니다.

추천 엔진을 만들 때 무조건 알고리즘만 중요한 것은 아닙니다. 실무에서는 어떻게 UIUX를 만들어 내느냐도 굉장히 중요한 포인트이기 때문에 기술적인 내용 뿐만 아니라 제 경험을 바탕으로 어떤 형태의 UI로 만들 수 있을지에 대해서 함께 다뤄봅니다.

[이런 분들이 들으면 좋아요]

• 추천 엔진 개발에 관심이 있는 개발자, 프로덕트 매니저, 데이터 과학자

• 회사에서 관련 업무를 진행하고 계시거나 앞으로 추천 시스템을 도입해야 하는 분

• 이커머스 혹은 콘텐츠를 많이 다루는 서비스를 운영 중인 분

• 추천 엔진이 어떤 것이고 어떻게 만들어지는지 궁금한 누구나

[선수 지식이 필요한가요?]

이 강의를 듣기 위해서는 다음 선수 지식이 필요합니다.

• 파이썬에 대한 기본적인 지식 (Pandas를 사용해본 경험)

• 머신 러닝에 대한 기본적인 지식 (scikit-learn을 사용해본 경험)

실습에 사용되는 자료(데이터)가 제공되며, 모든 실습은 Google Colab를 기반으로 이뤄집니다.

What You Will Learn!

• 추천 엔진의 역사와 어떤 것인지 이해하기
• 추천 엔진을 만드는 다양한 방법의 이론적인 이해
• 추천 엔진을 만드는 방법 실습
• 추천 엔진을 평가하는 방법 이해
• 콘텐츠 기반의 추천 엔진 만들기
• 협업 필터링 기반 추천 엔진 만들기
• SVD와 딥러닝 기반 추천 엔진 만들기

Who Should Attend!

• 추천 엔진 개발에 관심이 있는 개발자, 프로덕트 매니저, 데이터 과학자
• 회사에서 관련 업무를 진행하고 계시거나 앞으로 추천 시스템을 도입해야 하는 분
• 이커머스 혹은 콘텐츠를 많이 다루는 서비스를 운영 중인 분
• 추천 엔진이 무엇인지 이해하고 싶은 분
• 추천 엔진을 만드는 다양한 방법을 학습하고 싶은 분
• 추천 엔진을 실무나 프로젝트에 사용해야 하는 분

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