[ios] Core ML 모델을 사용하여 어떤 유형의 추천 시스템을 구현할 수 있나요?

14 Dec 2023

Core ML을 사용하여 추천 시스템을 구현하는 방법은 다음과 같습니다.

1. Collaborative Filtering (협업 필터링)

이 방법은 사용자가 기존에 평가한 항목과 유사한 취향을 가진 다른 사용자의 평가를 기반으로 추천을 제공합니다. Core ML을 사용하여 유저 간의 선호도를 학습하고 이를 기반으로 개인화된 추천을 제안할 수 있습니다.

// Collaborative Filtering 모델 예시
import CoreML

let model = CollaborativeFilteringModel()
let recommendations = model.getRecommendations(for: currentUser)

2. Content-based Filtering (컨텐츠 기반 필터링)

이 방법은 사용자의 이전 선호도나 행동을 기반으로 유사한 항목을 추천합니다. 이미지나 텍스트 데이터를 활용하여 사용자별 취향에 기반한 추천을 구현할 수 있습니다.

// Content-based Filtering 모델 예시
import CoreML

let model = ContentBasedFilteringModel()
let recommendations = model.getRecommendations(for: currentUser)

3. Hybrid Methods (하이브리드 방식)

협업 필터링과 컨텐츠 기반 필터링을 결합하여 더 정교한 추천 시스템을 구축할 수 있습니다. Core ML을 사용하여 이러한 하이브리드 모델을 훈련하고 추천을 개인화하는 데 활용할 수 있습니다.

이러한 추천 모델을 구현하기 위해서는 먼저 데이터 수집과 전처리, 모델 훈련 등의 단계가 필요합니다. 또한 앱 내에서 Core ML 모델을 통해 추천을 제공할 수 있도록 UI와의 연동도 고려되어야 합니다.

머신러닝 및 iOS 앱 개발 경험이 있는 경우, Core ML을 사용하여 다양한 유형의 추천 시스템을 구현할 수 있습니다. 협업 필터링, 컨텐츠 기반 필터링, 하이브리드 방식 등을 통해 사용자 경험을 향상시키는 맞춤형 추천 시스템을 구축할 수 있습니다.

참고 문헌:

Apple Developer Documentation. “Core ML.” Developer.Apple.com. [온라인]. Available: https://developer.apple.com/documentation/coreml. Accessed: Feb. 17, 2022.