아마존은 어떻게 물건을 팔까? 텐서플로로 뜯어보는 추천 시스템의 비밀

비선형 패턴 완벽 학습

단순 행렬 분해(MF)로는 불가능했던, 사용자 행동 데이터의 복잡하고 비선형적인 관계를 심층 신경망(DNN)으로 포착하여 추천 정확도를 극대화합니다.

Google TFRS 프레임워크

구글이 개발한 TensorFlow Recommenders(TFRS)를 활용하여, 현업에서 즉시 사용 가능한 수준의 Two-Tower 아키텍처를 표준 방식대로 구현합니다.

SOTA 추천 방법론 습득

Neural Collaborative Filtering(NCF)부터 Variational Autoencoders(VAE)까지, 최신 딥러닝 추천 시스템의 핵심 알고리즘과 이론을 마스터합니다.

아마존 데이터 파이프라인

실제 아마존 리뷰 데이터를 활용해 데이터 전처리, 후보 생성(Retrieval), 랭킹(Ranking), 배포까지 이어지는 End-to-End 파이프라인을 구축합니다.

기존 방식으로는 절대 찾지 못했던 고객의 '진짜 속마음'을 찾아냅니다. 딥러닝은 복잡하게 얽힌 구매 패턴까지 읽어내어, 고객이 원하기 전에 먼저 추천합니다.

유튜브, 구글 플레이 등 현업에서 가장 널리 쓰이는 Two-Tower(Query & Candidate) 구조를 TFRS로 구현합니다. 대규모 데이터에서도 밀리초(ms) 단위의 빠른 검색과 정교한 랭킹 시스템을 구축합니다.

동료들이 엑셀 데이터와 씨름할 때, 당신은 TFRS로 구축한 파이프라인 버튼 하나를 누릅니다. 수백만 건의 데이터가 10초 만에 학습되고, 실시간으로 고객 맞춤 상품이 추천되는 경이로운 순간을 경험하세요.

아마존 맥주 데이터셋 기반
하이브리드 추천 엔진 구축

실제 아마존 리뷰 데이터를 TFRS Two-Tower 모델에 학습시켜, 기존 모델 대비 클릭률(CTR) 15% 상승을 목표로 합니다. 아마존 실제 데이터를 통해, 정체되어 있던 추천 성능 그래프가 우상향하는 것을 직접 확인하세요.

네, 가능합니다. Python 프로그래밍과 기본적인 머신러닝 개념(학습, 평가)만 알고 계시다면, 딥러닝 기초부터 TFRS 활용법까지 단계별로 학습할 수 있도록 커리큘럼이 구성되어 있습니다.

TFRS는 구글이 직접 관리하는 오픈소스 패키지로, 복잡한 Two-Tower 모델이나 멀티태스크 학습을 가장 효율적이고 표준화된 방식으로 구현할 수 있어 현업 도입 시 확장성이 매우 뛰어납니다.

MF는 선형 관계에 국한되지만, 딥러닝은 비선형 활성화 함수를 통해 이미지, 텍스트, 시퀀스 등 복합적인 데이터를 처리하여 추천의 정확도(Accuracy)와 다양성(Diversity)을 획기적으로 높일 수 있습니다.