반응형 알고리즘2 넷플릭스와 유튜브 알고리즘 - 빅데이터 기반 개인화 추천 시스템 유튜브를 한번 보기 시작하면 좀처럼 중단하기가 어렵죠. 잠자리에 누워 잠들기 전 잠깐 쇼츠나 볼까 하고 시작했다간, 몇 시간째 계속해서 망하니 쳐다보다 '내가 이럼 안되지'할 때가 있죠. 어떻게 내 취향에 내 호기심을 자극하는 것들만 그리도 딱딱 추천을 하는지, 이러한 '취향 저격' 추천 뒤에는 방대한 양의 빅데이터(Big Data)와 이를 지능적으로 분석하는 알고리즘(Algorithm)이라는 두 가지 핵심 기술이 숨어 있습니다. 오늘은 이 두 기술에 대해 설펴보겠습니다. 방대한 사용자 행동 빅데이터유튜브와 넷플릭스의 추천 시스템은 사용자들의 모든 행동을 데이터로 꼼꼼히 수집하는 것부터 시작하죠. 전 세계 수억 명의 사용자가 플랫폼 안에서 실행하는 수많은 상호작용은 실시간으로 기록되고 쌓여 거대한 데.. 2025. 6. 3. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술이 야기할 수 있는 가짜뉴스 및 허위정보 위험과 완화 방법 최근 생성형 인공지능 분야의 관심 중 하나는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술에 있습니다. 이는 기존에 학습된 데이터만으로 답변을 생성하던 방식을 넘어, 외부 정보를 통해 보다 풍부하고 정확한 답변을 만들어낸다는 점에서 주목할 만합니다.학습된 데이터만 의존하는 인공지능 보다 최신정보나 학습되지 않았어도 외부 정보를 찾아서 답변을 할 수 있다면 그런 생성형 인공지능이 더 활용성이 높은 것은 사실이겠죠. 가짜뉴스 및 허위정보와 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술이처럼 한층 발전된 AI 기술은 경제·의료·교육 등 다양한 분야에서 폭넓게 쓰일 가능성이 큽니다. 그러나 새로운 기술이 도입될 때마다 항상 예상치 못한 문제점이 함께 드러나듯이,.. 2025. 1. 15. 이전 1 다음 반응형
