Personalized Recommendations

Amazon Personalize를 중심으로 개인화 추천 시스템을 만드는 방법을 소개합니다. 특히, 추천 시스템에 필요한 데이터 수집 부터 비즈니스 요구 사항에 맞는 추천 알고리즘 선택 방법 까지 자세하게 소개합니다. 마지막으로, AWS에 클릭 1번으로 배포 가능한 개인화 추천 솔루션을 소개해 드립니다.

개인화 추천 시스템 개발 방법 소개

No.	Title	Duration	Link	Description	Slides
Module 1	Amazon Personalize - 추천 시스템의 원리와 구축 사례	1hr	https://youtu.be/MTAc8-ygAaM	추천 서비스에 필요한 데이터와 구축 원리에 대해서 알아보고, Amazon Personalize를 통해 E-Commerce 서비스를 위한 추천 서비스를 구축 방법을 소개 합니다.	https://tinyurl.com/aws-reco-sys
Module 2	추천 서비스를 위한 데이터 분석 시스템 구축하기	1hr	https://youtu.be/4ZG_2C_uR9M	ML엔지니어의 도움 없이 Amazon Personalize를 사용해서 추천 시스템을 쉽게 구축할 수 있습니다. 이 세션에서는 추천 시스템 구축을 위한 데이터 분석, 추천 시스템에 필요한 데이터에 대해서 알아보고, 추천 시스템을 만들기 위한 다양한 분석 서비스와 아키텍처를 제안합니다.	http://tinyurl.com/datapipeline-for-recosys
Module 3	Amazon Personalize Recipes 120% 활용하기	1hr	https://youtu.be/nitpb3s9Ozg	이 세션에서는 Amazon Personalize에서 제공하는 다양한 추천 알고리즘(Recipes)을 소개하고, 비즈니스 요구 사항에 따라서 어떤 추천 알고리즘(Recipes)사용할 수 있는지 알려 드립니다. 여러분들의 서비스를 사용하는 사용자 이탈률을 낮추고, 체류 시간 및 구매 전환율을 올리기 위해서 개인화 추천 시스템을 구축하시고자 하는 분들에게 큰 도움이 될 것 입니다.	https://tinyurl.com/aws-reco-recipes
Module 4	AWS Solution - 기계 학습으로 개인화된 경험 유지 관리	1hr	https://aws.amazon.com/ko/solutions/implementations/maintaining-personalized-experiences-with-ml/	기계 학습으로 개인화된 경험 유지 관리 솔루션은 자동화된 파이프라인 구성, 리소스 작업을 위한 모형 프롬프트 관리(훈련, 재훈련, 추론), 모형 성능에 대한 개선된 가시성 및 고급 오류 핸들링 메커니즘을 제공하여 개발을 간소화 및 가속화해 줍니다.
Module 5	Amazon Personalize Immersion Day - 실습 자료	3hr	https://personalization-immersionday.workshop.aws/en/	Amazon Personalize의 기능들을 하나씩 따라해 보면서 실습할 수 있는 학습 자료 입니다.