- 사용자의 이전 행동(좋아요, 👎 마음에 없음 등) 을 기반으로 추천 시스템을 설계하여 지속적으로 개선할 수 있습니다. 🤖
- 모델을 학습시키기 위한 데이터는 사용자의 이전 좋아요 및 👎 마음에 없음 기록과 최신 게시물 메타데이터입니다. 📈
- 최신 게시물에 대한 사용자의 좋아요 가능성을 예측하는 조건부 확률을 사용하여 추천 내용을 선정합니다. 🔮
- ML Flow와 같은 도구를 사용하여 모델 학습 과정을 추적하고 개선합니다. 💡
- 모델을 지속적으로 학습하고 업데이트하여 정확성을 높입니다. 🔄


![[GPT 이미지 API] 파이썬으로 GPT 이미지 자동화하기](https://i2.ytimg.com/vi/5wdkC5uEcJw/hqdefault.jpg)

![[기술 면접 준비] 개발자 기술 면접 전에 이건 꼭 준비해서 가자!](https://i2.ytimg.com/vi/UfJbV22Neug/hqdefault.jpg)
