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Netflix, Amazon, Spotify에서 사용하는 AI 추천 시스템의 비밀

안녕하세요, 여러분! 로켓부스트입니다.

현재 우리 삶 속에서 Netflix에서 어떤 영화를 볼지, Amazon에서 어떤 제품을 구매할지, Spotify에서 어떤 음악을 들을지, 많은 결정을 AI 기반 추천 시스템 덕분에 쉽게 내리고 있어요.

이러한 우리가 매일 사용하는 AI 기반 추천 시스템이 어떻게 발전하고 있고, 어떻게 작동되는지 함께 알아보도록 해요.

1. AI 기반 추천 시스템이란?

AI 기반 추천 시스템은 말 그대로 사용자의 취향이나 행동을 분석해서, 그에 맞는 콘텐츠나 제품을 추천하는 시스템이에요.

예를 들어, 우리가 Netflix에서 영화를 고를 때, “이 영화도 좋아할 것 같아요!”라고 추천해주는 시스템이 바로 이런 방식으로 작동한답니다.

이 시스템은 보통 머신러닝 알고리즘을 사용해서, 사용자가 무엇을 좋아하고, 무엇을 자주 찾아보는지 분석하고, 그 데이터를 바탕으로 맞춤형 추천을 제공하는거죠!

2. AI 기반 시스템의 핵심 기술

AI 기반 추천 시스템의 필터링 기법

추천 시스템은 크게 3가지로 나뉘어져요. 각 방식은 사용자에게 개인화 된 추천을 제공하기 위해 데이터를 다루는 방법이 조금씩 달라요.

  • 콘텐츠 기반 필터링: 사용자가 좋아할만한 항목을 그 항목 자체의 특성에 기반해서 추천하는 방식
  • ex) 액션 영화를 좋아하는 사람에게 비슷한 액션 영화 추천
  • 협업 필터링: 다른 사람들이 좋아한 항목을 바탕으로 추천하는 방식
  • ex) “이 사람들은 이 영화를 좋아했어요!”라고 하며 비슷한 취향을 가진 사람들의 데이터를 참고하여 추천
  • 하이브리드 필터링: 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링을 결합하여 더 정확한 추천을 제공하는 방식
  • ex) Netflix는 사용자가 특정 액션 영화를 좋아한다고 할 때, 해당 영화와 비슷한 다른 액션 영화뿐만 아니라, 비슷한 취향을 가진 다른 사용자가 좋아한 영화를 함께 추천

AI 기반의 대표적인 핵심 기술 3가지

AI 기반 추천 시스템이 작동하는 핵심 기술은 바로 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리(NLP)가 있어요. 이 기술들이 데이터를 분석하고, 예측을 내리게 도와준답니다.

1. 머신러닝
AI가 데이터를 통해 배우고 예측하는 기술로, 사용자의 관심사나 취향을 분석해서, 그에 맞는 개인화 된 추천을 해주는 핵심적인 기술이에요.

2. 딥러닝
머신러닝보다 더 복잡한 데이터를 처리하는 기술로, 사용자의 취향을 더 정확히 파악할 수 있게 도와줘요.
예를 들어, 영화나 음악을 추천할 때, 사용자가 좋아할 만한 콘텐츠를 훨씬 더 잘 추천해준답니다!

3. 자연어 처리 (NLP)
사람이 쓴 텍스트 데이터를 분석해서 추천에 활용하는 기술이에요.
예를 들어, 사용자가 남긴 리뷰를 분석해 그 제품에 대한 감정을 파악하고, 이를 바탕으로 비슷한 제품을 추천해줘요.

3. AI 기반 추천 시스템의 주요 응용 분야

AI 기반 추천 시스템은 우리가 일상적으로 사용하는 많은 서비스들에서 볼 수 있어요.

E-Commerce (전자상거래)

Amazon, eBay와 같은 쇼핑몰에서는, 사용자가 이전에 본 상품이나 구매한 이력을 바탕으로 비슷한 제품을 추천해요. “이 상품도 좋아할 거에요!”라는 추천 덕분에, 사람들의 구매 비율이 증가하는 것을 볼 수 있답니다!

엔터테인먼트와 미디어

Netflix나 Youtube에서는 우리가 이전에 본 콘텐츠를 분석하여, 비슷한 영화나 영상을 추천해요. 또, Spotify도 우리가 좋아하는 음악 스타일을 분석하여 맞춤형 플레이 리스트를 만들어주고 있어요.

소셜 미디어

Instagram, Facebook, Twitter와 같은 소셜 미디어에서도 추천 시스템이 작동하고 있어요. 우리가 좋아할 만한 게시물이나 사람들을 추천해서, 더 많은 콘텐츠를 쉽게 찾을 수 있도록 도와준답니다.

헬스 케어

AI 기반 추천 시스템은 의료 분야에서도 점점 더 많이 활용되고 있어요. 특정 질병에 대한 예방책이나 치료법을 추천하는 시스템도 존재하고 있어요!

4. AI 기반 추천 시스템의 기술 발전 트렌드

AI 기반 추천 시스템은 현재도 계속해서 진화하고 있어요. 최신 기술들을 통해서 추천 시스템들이 더 스마트해지고, 더 정확해지고 있답니다. 몇 가지 주요 트렌드가 어떤 게 있을까요~?

강화 학습 (Reinforcement Learning)

강화 학습은 추천 시스템에서 점점 더 중요한 기술로 떠오르고 있어요. 기존에는 사용자의 행동 데이터를 분석해서 추천을 했지만, 강화 학습은 사용자가 추천을 어떻게 반응하는지(클릭하거나 구매하는지)에 따라서 시스템을 점점 더 개선해요. 그래서 시간이 갈수록 점점 더 정확한 추천을 받을 수 있게 돼요.

멀티모달 학습 (Multimodal Learning)

멀티모달 학습은 다양한 형태의 데이터를 결합해서 더 정확한 추천을 만드는 기술이에요. 예를 들어, 영화 추천 시스템에서는 영화 포스터와 사용자가 쓴 리뷰를 함께 분석해서 추천을 할 수 있어요. 텍스트, 이미지, 음성 데이터를 동시에 다룰 수 있다는 점에서 매우 유용한 기술이에요.

설명 가능한 AI (XAI)

추천 시스템이 복잡해지면서, "왜 이 추천이 나왔지?"라는 질문에 답할 수 있어야 해요. **설명 가능한 AI(XAI)**는 사용자가 왜 특정 추천을 받았는지 설명해주는 기술이에요. 예를 들어, "이 영화는 당신이 좋아할 것 같아요, 왜냐면 지난번에 액션 영화를 좋아하셨잖아요!"라고 설명해줄 수 있는 기술이죠.

지금까지 AI 기반 추천 시스템에 대해 소개해드렸어요.

저희 로켓부스트에서도 AI 기반 대표 핵심 기술을 포함한 다양한 교육 과정을 운영하고 있으니, 많은 관심 부탁드립니다.

로켓부스트에서 준비한 교육 과정에서 AI 기반 추천 시스템을 익히고, IT 분야에서 날개를 펴도록 도와드리겠습니다!

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