AI 에이전트를 위한 개인화 추천 알고리즘 (Python, 머신러닝, AI, LLM 활용)

임일

서울대학교경영학과학사,석사
UniversityofSouthernCalifornia경영학박사(정보시스템전공)
전) NewJerseyInstituteofTechnology(NJIT),InformationSystemsDepartment조교수
지능정보시스템학회학회장
현) 연세대학교경영대학교수
한국과학기술한림원정회원
[주요저서]
Python을이용한개인화추천시스템(제2판),2022
디지털리더십,클라우드나인,2021
경영자가알아야할4차산업혁명기업전략,더메이커,2017
4차산업혁명인사이트,더메이커,2016
플랫폼의눈으로세상을보라,성안당,2015
R을이용한추천시스템,카오스북,2015

Chapter1추천시스템소개
1.1주요추천알고리즘
1.2추천시스템적용사례

Chapter2기본적인추천시스템
2.1데이터읽기
2.2인기제품방식
2.3추천시스템의정확도측정
2.4사용자집단별추천
2.5내용기반필터링추천

Chapter3협업필터링(CF)추천시스템
3.1협업필터링의원리
3.2유사도지표
3.3기본CF알고리즘
3.4이웃을고려한CF
3.5최적의이웃크기결정
3.6사용자의평가경향을고려한CF
3.7그외의CF정확도개선방법
3.8사용자기반CF와아이템기반CF
3.9추천시스템의성과측정지표

Chapter4MatrixFactorization(MF)기반추천
4.1MatrixFactorization(MF)방식의원리
4.2SGD(StochasticGradientDescent)를사용한MF알고리즘
4.3SGD를사용한MF기본알고리즘
4.4Train/Test분리MF알고리즘
4.5MF의최적파라미터찾기
4.6MF와SVD

Chapter5FactorizationMachines(FM)
5.1FM의표준식
5.2FM식의변형
5.3FM의학습
5.4FM의데이터변형
5.5Python으로FM의구현

Chapter6딥러닝을사용한추천시스템
6.1MatrixFactorization(MF)을신경망으로변환하기
6.2Keras로MF구현하기
6.3딥러닝을적용한추천시스템
6.4딥러닝모델에변수추가하기

Chapter7오토인코더(AE)를사용한추천
7.1AutoEncoder의원리
7.2AutoEncoder를사용한추천시스템의구현

Chapter8Transformer를사용한추천시스템
8.1Transformer
8.2Transformer를추천에활용하는방법
8.3Transformer로추천시스템구현

Chapter9LargeLanguageModel(LLM)을사용한추천
9.1LLM을사용한추천의방식
9.2프롬프팅을사용한추천
9.3임베딩을사용한추천

Chapter10하이브리드추천시스템
10.1하이브리드추천시스템의장점
10.2하이브리드추천시스템의원리
10.3하이브리드추천시스템의예(CF와MF의결합)

Chapter11대규모데이터의처리를위한Sparsematrix사용
11.1Sparsematrix의개념과Python에서의사용
11.2Sparsematrix를추천알고리즘에적용하기

Chapter12추천시스템구축에서의이슈
12.1신규사용자와아이템(Coldstartproblem)
12.2확장성(Scalability)
12.3추천의활용방식(Presentation)
12.4이진수데이터(Binarydata)의사용
12.5사용자의간접평가데이터(Indirectevaluationdata)확보

개인화추천은각개인의관심사나선호도를분석해서그에맞는정보나제품을추천해주는것을말한다.최근에고객에대해자세한정보를수집할수있게되면서개인화추천이점점더널리쓰이고,또한기업의새로운서비스개발에서중요한기본기술이되고있다.개인화추천기술은기본적으로는아마존이나넷플릭스처럼추천서비스를제공하는데사용되지만,개인의맟춤형서비스가필요한광고나웹페이지구성등다양한분야에적용이가능하다.
최근에추천알고리즘이사용되는또다른분야는AI에이전트(Agent)이다.AI에이전트는개별사용자의취향과니즈를파악해서사용자를대신해서다양한일을해주는AI를말한다.사용자를위해서AI에이전트가하는일은정보의수집과정리와같은비교적간단한일에서부터일정관리,구입할제품의결정,사용자를대신한협상등다양하다.AI에이전트가잘작동하기위해서는사용자의취향과니즈를파악하는것이우선적인데,개인화추천알고리즘이이러한목적에잘맞는다.개인화추천을위해서는개인의취향을파악하는것이기본이기때문이다.
이책의가장중요한목적은독자들이주요개인화추천알고리즘의작동원리를이해하도록하는것이다.이를위해이책에서는개인화추천기술의전반적인내용,그중에서도특히연속값을사용하는개인화추천기술을다룬다.구체적으로는협업필터링(CollaborativeFiltering),행렬요인화(MatrixFactorization)와같은기계학습(MachineLearning)계열의알고리즘과딥러닝(DeepLearning)추천알고리
즘등에대해다룬다.또한최근에많이사용되는거대언어모델(LLM)을사용하는추천에대해서도설명한다.여기에다수의추천알고리즘을결합하는하이브리드(Hybrid)추천시스템과추천시스템구축에서의이슈등도간단히다룬다.
이책에서는개인화추천기술에대한모든것을다루지는않는다.실제개인화추천시스템을구현하기위해서는알고리즘에대한이해에더하여데이터전처리나대용량데이터처리에대한이해가필요하지만,이내용들은이책에서다루지않는다.이책에서는각알고리즘별로기본원리에대한설명과각알고리즘이Python으로어떻게구현될수있는지를예를통해서보여주고있다.이책은알고리즘을수학적으로설명하는것이주목적이아니기때문에수식은알고리즘을이해하는데꼭필요한정도로만한정하였다.또한독자의이해를돕고스스로실습할기회를주기위해서연습문제도추가하였다.
이책을저술할때,컴퓨터나수학에대한깊은지식이없더라도개인화추천알고리즘의작동원리를큰어려움없이이해할수있도록구성하려고노력하였다.다만Python을사용한코딩부분은Python에대한기초지식이있다는가정하에설명을하고있다.즉Python의기본문법이나Numpy,Pandas,Tensorflow등에대한기초적인설명은생략하고이들을활용한알고리즘설명에초점을맞추었다.그
리고분석기법중에서는SGD(StochasticGradientDescent)가중요하게설명되므로이에대한기본지식도필요하다.또한Transformer나LLM을사용하는추천알고리즘을이해하기위해서는Transformer알고리즘과LLM에대한기본적인이해가필요하다.만일이런것에익숙하지않은독자들은Python기본문법과Numpy,Pandas,Tensorflow등의추가모듈사용법과SGD에대한기본적인내용,그리고Transformer와LLM등을먼저학습하고이책을볼것을권장한다.
이책을처음부터끝까지순서대로착실히따라가면개인화추천시스템의다양한알고리즘에대한기본적인원리를이해할것으로생각한다.이책이추천시스템이나개인화시스템구축,그리고이를활용한AI에이전트구축에관심이있거나관련된연구를하는분들께도움이되었으면하는바람이다.