당근마켓에서 딥러닝 활용하기

이 글은 당근마켓에서 딥러닝 기술을 활용하여 서비스 운영 효율성을 높인 사례를 공유합니다. 당근마켓은 사용자 신고가 급증하는 문제를 해결하기 위해 딥러닝 기반의 게시글 분류 모델을 개발했습니다.

기존 신고 처리 내역을 학습 데이터로 활용하여 Tensorflow 기반의 CNN, RNN, Fully Connected Layers 네트워크를 구성하고, 이를 Cloud Machine Learning Engine에 배포했습니다. 이 모델은 새로운 게시글 등록 시 판매금지 품목 여부를 예측하여 운영 인력의 부담을 줄이고, 광고성 게시글의 경우 등록 즉시 노출을 차단하여 사용자 경험을 개선했습니다.

특히 일반 게시글의 재현율을 95%로 높이는 데 중점을 두어, 전체 분류 정확도 88%를 달성했습니다. 이를 통해 당근마켓은 서비스 품질과 만족도를 향상시켰습니다.