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인공지능21

콘텐츠기반 필터링의 정의와 실제 사용 사례 콘텐츠기반 필터링(Content-Based Filtering)은 추천 시스템에서 특정 아이템의 특성(속성)을 바탕으로 유사한 항목을 추천하는 방법입니다. 주로 사용자 개개인의 선호도를 파악하고, 그에 맞춰 개인화된 추천을 제공하는 데 초점을 맞춥니다. 오늘은 지난 포스팅에이어 추천시스템의 하나인 콘텐츠 기반 필터링에 대하여 알아보겠습니다.목 차1. 콘텐츠 기반 필터링의 정의2. 2. 콘텐츠기반 필터링의 실제 사용 사례 1. 콘텐츠기반 필터링의 정의콘텐츠 기반 필터링은 아이템의 내부 속성을 분석하여 사용자에게 비슷한 특성의 아이템을 추천하는 방식으로, 사용자의 취향에 맞는 제품, 서비스, 콘텐츠 등을 제공하는 데 유용하게 사용됩니다.콘텐츠기반 필터링의 핵심은 아이템의 특성과 사용자의 선호도입니다. 예를 들.. 2024. 10. 17.
협업 필터링의 정의와 실제 사용 사례 협업 필터링(Collaborative Filtering)은 추천 시스템에서 가장 널리 사용되는 알고리즘 중 하나로, 사용자와 아이템 간의 상호작용 데이터를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 추천하는 방식입니다. 이 기술은 사용자의 과거 행동이나 유사한 사용자들의 선호도를 분석하여, 그와 비슷한 항목을 예측하고 추천하는 역할을 합니다. 전자상거래, 스트리밍 서비스, 소셜 미디어 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되고 있습니다.이번 글에서는 협업 필터링의 정의와 함께 실제 사용 사례를 살펴보겠습니다.목 차1. 협업필터링의 정의2. 협업필터링의 실제 사용 사례 1. 협업 필터링의 정의협업 필터링(Collaborative Filtering)은 사용자 간의 유사성을 바탕으로 추천을 제공하는 알고리즘입니다. 사용자가 어떤 콘텐.. 2024. 10. 14.
추천시스템의 정의와 추천 알고리즘의 종류 추천시스템(Recommender System)은 온라인 서비스에서 사용자에게 개인화된 콘텐츠나 제품을 추천하는 데 사용되는 기술입니다. 우리가 매일 접하는 넷플릭스, 유튜브, 아마존과 같은 플랫폼에서 영화나 제품을 추천받는 것이 모두 추천시스템의 결과입니다. 이러한 시스템은 사용자의 행동 데이터를 분석해, 개인 취향에 맞춘 콘텐츠를 추천하는 역할을 합니다.이번 글에서는 추천시스템의 정의와 함께 다양한 추천 알고리즘의 종류를 살펴보겠습니다.목 차1. 추천시스템의 정의2. 추천 알고리즘의 종류 1. 추천시스템의 정의추천시스템은 사용자에게 적합한 아이템을 제안하는 목적으로 개발된 인공지능(AI) 기반 시스템입니다. 이 시스템은 사용자 개개인의 선호도, 검색 패턴, 구매 이력 등의 데이터를 분석하여 맞춤형 추천.. 2024. 10. 4.
음성 인식 및 합성의 정의와 활용 사례 음성 인식(Speech Recognition)과 음성 합성(Speech Synthesis)은 인공지능(AI) 기술 중에서도 인간과 기계 간의 소통을 가능하게 하는 중요한 분야입니다. 이 두 기술은 음성을 텍스트로 변환하거나, 텍스트를 음성으로 변환하는 기능을 제공하여, 다양한 산업과 일상생활에서 널리 활용되고 있습니다. 이번 글에서는 음성 인식과 합성의 정의와 이를 활용한 실제 사례를 통해 이러한 기술이 어떻게 사용되는지 알아보겠습니다.목 차1. 음성인식 및 합성의 정의2. 음성 인식 및 합성의 실제 활용 사례 1. 음성 인식 및 합성의 정의음성 인식(Speech Recognition)은 기계가 사람의 음성을 분석하여 해당 음성을 텍스트로 변환하는 기술입니다. 예를 들어, 우리가 스마트폰에 말을 걸면, .. 2024. 10. 3.

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