- 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. 🔄
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