NAVER G플레이스AI개발 부서의 ML Pipeline (유저추천 과제 사례 중심으로)

이 글은 네이버 플레이스 AI 개발팀에서 유저 추천 과제를 중심으로 경험한 ML 파이프라인 구축 사례를 공유합니다. 특히, 비슷한 음식점 취향을 가진 유저를 추천하는 모델 개발 과정을 상세히 다룹니다.

데이터 수집부터 전처리, 모델 학습, 평가, 그리고 실제 서비스 적용까지 이어지는 전 과정을 설명하며, 이 과정에서 겪었던 기술적 도전과 해결 방안을 제시합니다. 임베딩 기법을 활용한 사용자 및 아이템 표현 학습, 다양한 추천 알고리즘 적용, 그리고 ML 파이프라인의 효율적인 관리 및 운영 방안에 대한 인사이트를 제공합니다.

이를 통해 복잡한 AI 모델을 실제 서비스에 성공적으로 적용하기 위한 실질적인 경험과 노하우를 얻을 수 있습니다.