넷플릭스가 내 취향을 꿰뚫는 법: 머신러닝 추천 시스템 정복

Recommender Systems Complete Course Beginner to Advanced

강사

AI 사이언스

강의

94강

시간

8h 14m

수강기간

6개월

레벨

중급

정가

149,000원

총 결제 금액

149,000원

적립 예정

4,470P

강의 소개

강사

커리큘럼

수강 후기

넷플릭스와 아마존은 어떻게 고객이 원하는 것을 정확히 찾아낼까요? 파이썬 기초부터 텐서플로우 딥러닝 실습, 실제 프로젝트 구현까지 한 번에 끝내세요. 데이터로 고객 취향을 저격하고 비즈니스 매출을 극대화하는 추천 시스템의 핵심 노하우를 전수합니다.

#현업_표준_아키텍처

#실시간_트래픽_대응

#취업_치트키

기존 모델의 정확도 한계를 뚫는
넷플릭스급 추천 엔진 구축
대용량 트래픽 0.1초 반응 속도 구현

"데이터가 없어서 추천이 안 돼요"라는 핑계는 이제 그만.
구글, 유튜브가 쓰는 Two-Tower 아키텍처로
수백만 건의 데이터도 실시간으로 처리하는 기술을 내 것으로 만드세요.

Two-Tower Architecture — * Two-Tower 구조: 유저와 아이템을 각각 벡터화하여 초고속 매칭을 수행하는 핵심 기술

현업 레벨 기술 스택 확인하기

왜 이 강의여야 할까요?

빅테크 기업의 선택

왜 유튜브는 Two-Tower 모델을 쓸까요? 수억 명의 유저에게 0.1초 만에 영상을 추천하는 '확장성(Scalability)'의 비밀을 배웁니다.

실무 즉시 적용 코드

이론만 배우고 끝내지 않습니다. TensorFlow Recommenders(TFRS)를 활용해 내일 당장 회사 서버에 올릴 수 있는 파이프라인을 짭니다.

면접관을 홀리는 포트폴리오

음악, 영화, 이커머스. 채용 시장에서 가장 선호하는 3대 도메인을 모두 다룹니다. "어떤 문제든 해결해봤다"고 자신 있게 말하세요.

'데이터 없음' 해결 전략

신규 가입자라 추천할 게 없다고요? Cold Start 문제를 해결하는 하이브리드 전략으로 가입 첫날부터 구매를 유도하는 법을 알려드립니다.

혹시 이런 상황, 남의 얘기가 아닌가요?

⚠️

"팀장님이 딥러닝 도입하자는데, 협업 필터링(CF) 말고는 아는 게 없어서 식은땀이 납니다."

⚠️

"유저 수는 느는데 추천 서버 응답은 느려지고... 속도와 정확도 둘 다 잡을 순 없을까요?"

⚠️

"신규 유저는 데이터가 없어서 엉뚱한 것만 추천해요. 이탈률 막을 방법이 시급합니다."

⚠️

"단순 룰 베이스(Rule-based) 추천으로는 복잡한 유저의 취향을 따라잡을 수가 없습니다."

3가지 실전 프로젝트로 증명하세요

음악 추천: 데이터 부족 해결

"처음 온 사람에게 뭘 듣게 하지?"
청취 기록이 없어도 음원 장르/템포 메타데이터를 활용해 취향을 저격하는 하이브리드 모델을 만듭니다.

#Cold_Start해결 #하이브리드_필터링

영화 추천: 숨겨진 취향 발견

"이 영화 본 사람은 저것도 봅니다."
SVD(행렬 분해) 기법으로 유저 자신도 몰랐던 잠재 취향(Latent Factor)까지 찾아내 추천합니다.

#잠재요인_분석 #수학적_원리

이커머스: 대용량 실시간 추천

"100만 개 상품 중 0.1초 만에 Pick"
현업 표준인 Two-Tower 딥러닝 모델로, 대규모 트래픽 상황에서도 멈추지 않는 엔진을 구축합니다.

#Deep_Learning #실시간_서빙

단계별 마스터 커리큘럼

매출을 만드는 추천의 원리

넷플릭스와 유튜브 알고리즘을 역분석하며, 단순 조회를 '구매'로 연결하는 비즈니스 가치 중심의 AI 설계법을 배웁니다.

#Business_Value

기존 선형 모델의 한계 극복

왜 단순한 행렬 계산으로는 부족할까요? Precision@K, NDCG 등 현업 지표를 통해 기존 모델의 성능적 한계를 직접 확인합니다.

#Metrics #Performance

데이터 공백 채우기 (Hybrid)

콘텐츠 기반 분석과 협업 필터링을 섞어, 데이터가 없는 신규 유저에게도 정교한 추천을 제공하는 하이브리드 기법을 실습합니다.

#Hybrid #Cold_Start

대규모 서빙: Two-Tower 구현

현업의 최종 병기. 수백만 아이템 중 후보군을 초고속으로 추려내는(Retrieval) 딥러닝 아키텍처를 직접 코드로 구현합니다.

#Deep_Retrieval #SOTA

수강생이 가져갈 3가지 무기

POINT 01

엔지니어링 사고방식

단순 코딩이 아닙니다. 문제 정의부터 아키텍처 설계, 튜닝까지 현업 시니어의 시각으로 문제를 바라보는 눈을 키웁니다.

POINT 02

검증된 아키텍처

실험실용 모델이 아닌, 구글과 유튜브 등 글로벌 기업들이 실제 서비스에서 검증을 마친 Two-Tower 구조를 내 것으로 만듭니다.

POINT 03

프리패스 포트폴리오

"해봤습니다"가 아니라 "문제를 해결했습니다"라고 말할 수 있는 3가지 실무 프로젝트 결과물을 손에 넣습니다.

자주 묻는 질문

딥러닝 경험이 없어도 괜찮나요?

네, Python과 Pandas 기본기만 있다면 충분합니다. 어려운 수식보다는 코드와 직관적인 그림으로 설명하며, 필요한 딥러닝 핵심 개념은 기초부터 잡아드립니다.

Two-Tower 모델, 왜 배워야 하나요?

현업 채용 공고를 보시면 답이 있습니다. 대규모 트래픽을 감당하려면 기존 방식으로는 불가능합니다. 실제 서비스 기업이 가장 간절하게 찾는 기술 스택입니다.

고성능 컴퓨터가 필요한가요?

아닙니다. Google Colab(무료 GPU) 환경에서 실습하므로, 인터넷 브라우저만 켜진다면 어디서든 넷플릭스급 모델을 학습시킬 수 있습니다.

이 강의 하나로 취업이 될까요?

단순 수료증보다 강력한 무기는 '해결 경험'입니다. 이 강의를 통해 만든 3가지 프로젝트는 여러분이 '즉시 전력감'임을 증명하는 가장 확실한 증거가 될 것입니다.

강사

AI 사이언스

AI 사이언스는 데이터 과학, 프로그래밍, 인공지능 분야에서 맞춤형 교육 및 솔루션을 제공하는 전문 기업입니다. 이 회사는 학습자들의 다양한 요구를 충족시키기 위해 실시간 코칭 세션과 함께 여러 수준의 온라인 강좌를 제공합니다. 특히 학생들이 학습한 내용을 실제 상황에 적용할 수 있도록 실용성을 강조하며, 텍스트, 동영상, 인터랙티브 자료를 통합한 포괄적인 학습 방식을 채택하여 교육 경험을 더욱 풍부하게 만듭니다.

커리큘럼

1-01차시 강사 소개