AI 기반 추천 서비스를 개발하는 과정은 다음과 같은 단계로 진행할 수 있습니다:
- 데이터 수집 및 전처리
- 사용자 행동 데이터, 아이템 정보, 상호작용 데이터 등을 수집합니다.
- 수집된 데이터를 정제하고 벡터화하여 모델이 이해할 수 있는 형태로 변환합니다.
- 추천 알고리즘 선택
- 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 하이브리드 방식 등 적합한 알고리즘을 선택합니다.
- 서비스의 특성과 데이터 유형에 따라 최적의 알고리즘을 결정합니다.
- 모델 개발 및 학습
- 선택한 알고리즘을 바탕으로 추천 모델을 구현합니다.
- 수집된 데이터로 모델을 학습시킵니다.
- 모델 평가 및 최적화
- 테스트 데이터를 사용하여 모델의 성능을 평가합니다.
- 필요에 따라 하이퍼파라미터 튜닝 등을 통해 모델을 최적화합니다.
- 서비스 아키텍처 설계
- 추천 시스템을 위한 서버 인프라를 구축합니다.
- API 설계 및 개발을 진행합니다.
- 프론트엔드 개발
- 사용자 인터페이스를 설계하고 구현합니다.
- 백엔드 API와 연동하여 추천 결과를 표시합니다.
- 테스트 및 배포
- 통합 테스트를 수행하여 시스템의 안정성을 확인합니다.
- 실제 환경에 서비스를 배포합니다.
- 모니터링 및 개선
- 서비스 성능과 사용자 피드백을 지속적으로 모니터링합니다.
- 수집된 데이터를 바탕으로 모델을 주기적으로 재학습하고 개선합니다.
이 과정에서 MLOps 도구를 활용하면 AI 서비스 개발과 운영을 더욱 효율적으로 관리할 수 있습니다. 또한, 데이터 과학자와 엔지니어 간의 협업이 중요하며, 사용자 경험을 고려한 설계가 필요합니다.