데이터과학 삼학년

LLM을 활용한 추천 시스템: 넷플릭스 데이터셋 사례추천 시스템은 방대한 콘텐츠 속에서 사용자들이 적합한 항목을 찾을 수 있도록 돕는 중요한 역할을 하고 있습니다. 여러분이 이 글을 발견한 것도 추천 시스템 덕분일 가능성이 높습니다.기존의 추천 시스템은 주로 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링에 의존해 왔습니다. 하지만 최근 등장한 **대규모 언어 모델(LLMs)**은 이 분야에 새로운 가능성을 열어주고 있습니다. 이번 글에서는 넷플릭스 데이터셋을 활용하여 LLM 기반 추천 시스템을 구축하는 과정을 소개하고, 이 기술이 추천 시스템을 어떻게 혁신하는지 알아보겠습니다. LLM이 추천 시스템에서 게임 체인저가 되는 이유LLM은 기존 추천 시스템과 비교해 여러 가지 독특한 강점을 제공합니다.1. 풍부한 세계 지..

1. MAB란 무엇인가?Multi-Armed Bandit(MAB) 문제는 여러 개의 슬롯 머신(팔을 당기는 밴딧) 중에서 어느 것을 선택해야 가장 높은 보상을 얻을 수 있는지 결정하는 문제입니다. 이 문제는 탐색(Exploration)과 활용(Exploitation) 사이의 균형을 잡는 것이 핵심입니다.주요 구성 요소팔(Arm): 선택 가능한 슬롯 머신 또는 행동.보상(Reward): 선택한 팔에서 얻는 결과(예: 클릭, 구매 등).목표: 보상의 합계를 최대화.MAB 문제는 A/B 테스트, 광고 배치, 콘텐츠 추천 등 다양한 실생활 문제에 응용됩니다.2. 탐색과 활용의 트레이드오프MAB의 가장 큰 도전 과제는 탐색과 활용 사이의 트레이드오프를 해결하는 것입니다.탐색(Exploration): 더 나은 팔을..