‘AI 추천 기술’을 선도하는 카카오 추천팀을 소개합니다.
카카오 추천팀은? 카카오 추천팀에서는 카카오 공동체에 추천 기술을 제공하고 있습니다. 카카오톡, 다음, 선물하기, 멜론, 픽코마(웹툰), 카카오페이지, 브런치 등 15개 서비스에서 추천팀의 추천 기술을 사용하고 있습니다.
카카오 추천팀은? 카카오 추천팀에서는 카카오 공동체에 추천 기술을 제공하고 있습니다. 카카오톡, 다음, 선물하기, 멜론, 픽코마(웹툰), 카카오페이지, 브런치 등 15개 서비스에서 추천팀의 추천 기술을 사용하고 있습니다.
안녕하세요, 카카오 추천팀의 daniel.py, dante.l입니다. 추천 시스템을 공부하면서 다양한 모델을 만들어보고 싶고, 재밌는 주제의 데이터를 접해보고 싶었던 적이 있으셨나요? 더 나은 추천 시스템을 만들기 위해
if (kakao) 2021 컨퍼런스에서 Data 관련 기술 발표 세션을 소개합니다. 듣고 싶은 세션이 있다면, 컨퍼런스 사이트에서 관심 세션으로 등록해 주세요. 세션 영상이 공개되면 알려드릴게요. 참고로,
안녕하세요. 카카오 추천팀의 hee.yoon입니다. 여기에서는 협업 필터링(Collaborative Filtering, CF)이 무엇인지를 먼저 살펴 본 다음, 협업 필터링을 활용해 추천 시스템을 개발할 때 중요하게 고려해야 하는 항목에
– 글 작성에는 추천팀 sasha.k와 marv.20가 함께해 주셨습니다. 머신러닝에 대한 기초 지식이 있고, 추천 알고리즘에 관심이 있는 분들에게 카카오 추천팀이 개인화 추천 기술을 활용하는 방법에
– 글 작성에는 추천팀 brie.l과 daniel.py가 함께해 주셨습니다. 온라인 쇼핑몰에서 원하는 물건을 장바구니에 넣었을 때 ‘유사한 상품’이 추천되거나, 동영상 플랫폼에서 영상을 보고 나면 자동으로 비슷한
추천 시스템이란 추천 시스템은 정보 필터링 기술의 일종으로 사용자가 원하는 것을 찾을 수 있게 도와주는 기술입니다. 정보가 늘어남에 따라 추천 시스템의 중요성이 증가하고