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AI 기반 추천 시스템의 진화: Collaborative Filtering에서 Hybrid 모델로 추천 시스템은 현대의 다양한 온라인 플랫폼에서 사용자 경험을 개인화하는 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, Netflix에서의 영화 추천, Amazon에서의 제품 추천, Spotify에서의 음악 추천 등 모두 추천 시스템을 통해 이루어집니다. 추천 시스템의 목적은 사용자가 선호할 가능성이 높은 항목을 제공하여, 사용자 경험을 최적화하고 참여를 증가시키는 것입니다. 이 글에서는 AI 기반 추천 시스템의 진화 과정을 살펴보고, Collaborative Filtering에서 Hybrid 모델로의 전환이 가져온 변화와 그 영향에 대해 다루겠습니다. 1. 추천 시스템의 기초 추천 시스템은 크게 두 가지 주요 방..

Hyperparameter Optimization 최신 기법: Bayesian Optimization vs Grid Search 머신러닝 모델의 성능을 최적화하는 데 있어 중요한 단계 중 하나는 바로 하이퍼파라미터 최적화(Hyperparameter Optimization)입니다. 모델을 훈련시킬 때, 하이퍼파라미터는 모델의 학습 과정을 제어하는 중요한 변수로, 이들을 적절히 설정하는 것이 모델 성능을 향상시키는 열쇠입니다. 오늘날 하이퍼파라미터 최적화에는 다양한 기법들이 사용되고 있으며, 그 중 두 가지 대표적인 방법인 베이지안 최적화(Bayesian Optimization)와 그리드 서치(Grid Search)를 비교하여 각 기법의 특성과 장단점을 살펴보겠습니다. 1. 하이퍼파라미터 최적화란? 하..