반응형 피드백루프2 ChatGPT 추천 시스템 고도화 전략 및 개인화 심화 가이드 안녕하세요! 오늘은 #ChatGPT 추천 시스템 고도화 전략 및 개인화 심화 가이드에 대해서 알아보려 합니다.이미 기본 추천 기능을 도입하셨다면, 이제는 더 똑똑하고 빠르게, 이용자마다 딱 맞춘 제안을 할 차례입니다. 이번 글에서는 ChatGPT 추천 시스템을 한 단계 끌어올릴 하이브리드 앙상블, 세분화된 사용자 세그멘테이션, 실시간 피드백 루프 구성 방법을 차근차근 살펴보겠습니다.1. 하이브리드 추천 앙상블협업 필터링 + 콘텐츠 기반두 방식을 병합해, “비슷한 사용자”와 “유사 아이템”을 모두 고려한 추천 결과 생성메타 모델 학습단일 모델이 아닌 XGBoost·LightGBM 같은 메타 모델을 활용해 앙상블 결과를 학습가중치 조정트래픽, 계절성, 캠페인 상황에 따라 각 추천 방식의 비중을 동적으로 조절.. 2025. 5. 18. ChatGPT 연속 학습 및 모델 업데이트 전략 안녕하세요! 오늘은 #ChatGPT 연속 학습 및 모델 업데이트 전략에 대해서 알아보려 합니다.AI 모델도 시간이 지날수록 사용 패턴과 도메인 요구사항이 바뀌기 때문에, 한 번 구축한 뒤 방치하면 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 연속 학습(Continuous Learning)과 주기적인 업데이트 전략을 잘 세우면, ChatGPT가 항상 최신 데이터를 반영해 더욱 정확하고 유연하게 대화할 수 있습니다.1. 연속 학습(Continuous Learning)이란?정의새로운 데이터가 유입될 때마다 모델을 재학습하거나 일부 파라미터를 조정해 갱신하는 방식입니다.장점– 최신 트렌드·용어 반영으로 응답 품질 유지– 드리프트(drift) 현상 최소화2. 데이터 수집 및 검증운영 로그 수집사용자 대화 기록, 실패한 케이.. 2025. 5. 17. 이전 1 다음 반응형
