옮긴이 머리말 xii
추천의 글 xiv
베타리더 후기 xv
추천사 xviii
시작하며 xx
감사의 글 xxiii
표지에 대하여 xxv
PART I 워밍업
CHAPTER 1 소개 3
1.1 추천 시스템의 주요 구성 요소 4
__1.1.1 수집기 4
__1.1.2 랭커 4
__1.1.3 서버 4
1.2 가장 간단한 추천 시스템 5
__1.2.1 간단한 추천 시스템 5
__1.2.2 가장 인기 있는 아이템 추천 시스템 6
1.3 JAX에 대한 친절한 소개 8
__1.3.1 기본형, 초기화, 불변성 8
__1.3.2 인덱싱과 슬라이싱 10
__1.3.3 브로드캐스팅 11
__1.3.4 난수 11
__1.3.5 JIT 컴파일 12
1.4 요약 13
CHAPTER 2 사용자-아이템 평점 및 문제 정의하기 15
2.1 사용자-아이템 행렬 15
2.2 사용자-사용자 대 아이템-아이템 협업 필터링 19
2.3 넷플릭스 챌린지 20
2.4 암묵적 평점 21
2.5 데이터 수집 및 사용자 로깅 22
__2.5.1 기록 대상 22
__2.5.2 수집 및 계측 26
__2.5.3 퍼널 27
2.6 비즈니스 인사이트와 사람들이 좋아하는 것 29
2.7 요약 30
CHAPTER 3 수학적 고려 사항 33
3.1 RecSys에서 지프의 법칙과 마태 효과 33
3.2 희소성 37
3.3 협업 필터링을 위한 사용자 유사도 38
__3.3.1 피어슨 상관관계 40
__3.3.2 유사도를 통한 평가 40
3.4 추천 시스템으로서의 탐색-활용 41
__3.4.1 -그리디 전략 42
__3.4.2 은 무엇이어야 하나요? 44
3.5 NLP와 RecSys의 관계 45
__3.5.1 벡터 검색 45
__3.5.2 최근접 이웃 검색 47
3.6 요약 47
CHAPTER 4 추천 시스템 설계 49
4.1 온라인 대 오프라인 50
4.2 수집기 51
__4.2.1 오프라인 수집기 51
__4.2.2 온라
추천 시스템의 비밀을 파헤치는 책
현대 비즈니스 환경에서는 고객의 취향에 맞춘 개인화 추천 시스템(RecSys이 필수다. 그러나 추천 시스템은 다양한 알고리즘, 데이터 처리 기법, 모델 평가 방식 등 여러 요소가 복합적으로 작용하여 접근하기 어렵고, 기존의 ML 커리큘럼에서는 다루지 않는 경우가 많아 실무자들이 막막함을 느끼기 쉽다.
이 책은 추천 시스템을 구축하는 데 필요한 모든 핵심 요소(데이터 수집, 문제 정의, 모델 선택, 평가, 배포를 명확하고 체계적으로 설명한다. 파이썬과 JAX를 포함한 실습 예제와 함께, 추천 시스템 분야에서 빠르게 변화하는 기술 동향과 MLOps 도구를 활용하는 방법을 제공함으로써 접근하기 어려웠던 상황을 해소할 수 있도록 돕는다.
이 책은 수십 년간의 추천 시스템 발전을 한 권에 집약한 실용적 지침서다. 추상적인 추천 시스템 개념을 실제 적용 가능한 코드와 사례로 풀어낸 이 책을 통해 추천 시스템을 성공적으로 구축해보자.
대상 독자
추천 시스템의 핵심 개념과 알고리즘을 배우고 직접 구현해보고자 하는 머신러닝 엔지니어
대규모 데이터 처리 및 MLOps 도구를 활용하여 추천 시스템 인프라를 구축하고자 하는 개발자 또는 데이터 과학자
고객 맞춤형 추천 기능을 통해 비즈니스 성과를 높이고자 하는 제품 관리자
추천 시스템의 이론적 배경과 실제 구현 사례를 학습과 연구에 활용하려는 연구원
주요 내용
데이터 및 비즈니스 문제를 RecSys 문제로 전환하기
RecSys 구축을 시작하기 위한 필수 데이터 파악하기
RecSys 문제에 적합한 모델을 정하고, 이를 어떻게 평가해야 하는지 결정하기
모델을 구현하고, 훈련하고, 테스트하고, 배포하기
지표를 추적하여 시스템이 계획대로 작동하는지 확인하기
사용자, 제품, 비즈니스 사례를 파악하면서 시스템을 점진적으로 개선하기
