취향과 상황에 따른 맛집 추천 시스템 개발기
다양한 맛집 추천 서비스가 있지만, 정작 “나”에게 꼭 맞는, 내 취향과 상황을 반영한 맞춤형 맛집을 찾는 일은 여전히 쉽지 않습니다. 맛있는 음식을 먹고 싶어서 애써 뒤져봐도, 결국은 모두가 비슷한 리스트를 보고 선택하는 상황이 반복되죠. 이 글에서는 저희 쩝쩝 LAB이 어떤 계기로 개인화된 맛집 추천 시스템을 연구하게 되었는지, 그리고 그 과정에서 마주한 문제와 솔루션을 소개하고자 합니다.
머먹(What2Eat) 리뷰 데이터 분석: 기존 방식과 업그레이드된 평가 방식
머먹(What2Eat)의 핵심은 단순히 음식점의 평점을 숫자로만 평가하지 않고, 리뷰어 개개인의 기준에서 리뷰를 해석하여 보다 신뢰도 높은 음식점 랭킹을 제공하는 데 있습니다.
WOOWACON 2024 발표
개발자에게 가장 중요한 것은 무엇일까?
취향과 상황에 맞는 나만의 자타공인 맛집 찾기
“오늘 뭐 먹지?”
AI 운영체제를 위해 필요한 기술
요즘 AI를 사용하지 않는 날이 없다. 출근길 지하철에서는 블로그에 올릴 글을 AI와 아이디어를 나누며 완성해간다. 지금 이 글도 그렇다. “‘영화 Her의 AI 운영체제와 비슷한 기술이 우리 생활 속에 들어오려면 어떤 데이터와 기술이 필요할까?’를 주제로 글을 쓰고 싶다”고 하고 말투 예시를 적어준다. 그런 다음 수정 및 추가 내용, 글의 배치에 대해 이야기해가며 완성해나간다. 마치 나만의 편집자와 대화하는 듯한 느낌이 든다.
머지않은 Her의 사만다
누구인가? 누가 데이터 소리를 내었어?
입사 6개월 차까지만 해도 데이터분석가, 데이터엔지니어, 데이터사이언티스트를 구별할 줄 몰랐다. 구성원이 10명 채 안되는 스타트업이다보니 데이터와 관련된 업무는 무엇이든 주워 하였다. 2 년 차쯤되니 구별되기 시작 하였다. 그래서 내가 한 일에서 직군별로 구별하여 정리해보는 시간을 가지기로 했다. 지금쯤에서 한기용 멘토님의 말씀처럼 “급변하는 시대에 결국 내가 좋아하는 것이 무엇인지” 정하고 방향성을 정해야하는 중요한 시기라고 여겼다.
데이터 분석 결과만으로 찐맛집 찾기 프로젝트
지난 포스팅 카카오맵 하나로 괜찮은 맛집 찾기 이후 계속해서 작업을 해왔고 어느 정도 프로토타입을 완성하여, 정리 겸 글을 써본다.
대표님 말씀대로 ‘하루빨리’ AI 서비스 개발기
2023년 하반기, SNOW 사의 AI 프로필의 성행으로 AI를 기반으로 내가 찍은 듯한 사진을 제공하는 서비스가 큰 인기를 끌었다. 이에 우리 회사 대표님도 이러한 서비스를 개발하고 싶다는 뜻을 밝히셨다. 그것도 “하루 빨리”
2023 모두콘에서 발표한 내용을 정리하였습니다. Sentence Similarity, LLM 등을 이용한 Topic 모델링
기존 Topic 모델링을 주로 단어 위주로 한다. 다만 글 뭉치가 단어까지 정제 되면서 많은 데이터가 소실되지 않을까 하여, 이번 Topic모델링에서는 최대한 원문을 보존하면서 진행하였다.
