데이터지능 S2E5: 추천시스템편 (네이버 최재호님)

안녕하세요, 애청자 여러분. 다사다난한 2020년은 잘 보내고 계신가요? 미국은 코로나가 더 심해서 저도 거의 집에서 2020년을 보냈는데요, 최근에 추천시스템 컨퍼런스에 (RecSys’20) 참석하면서 공부를 많이 했고, 이참에 네이버에서 추천시스템 팀을 이끌고 계시는 최재호 책임리더님을 모시게 되었습니다. 지난 20년간 네이버에서 일하시면서 얻으신 검색 및 추천시스템 관련한 다양한 실무 경험을 가감없이 들려주시는 최재호님과의 대화에 여러분을 초대합니다. 관심있으신 분께서는 아래 채용 링크도 꼭 확인하세요.

AI 글로벌 추천 모델링 엔지니어 신입/경력 모집:
https://bityl.co/4HGV

1:45 자기소개 및 처음 시작하게되신 계기는?
12:30 추천시스템의 기본적인 구조와 원리는 무엇인가요?
17:15 딥러닝이 추천시스템에는 어떻게 활용되나요?
21:15 실무에서 추천시스템을 개발하는 어려움이 있다면?
26:15 추천 알고리즘의 성능 개선 및 평가 프로세스는?
31:15 추천시스템이 사용자에 미치는 부작용을 (필터 버블) 최소화하기 위한 노력은?
35:00 추천 대상이 추천 알고리즘에 미치는 영향은? 뉴스의 추천과 동영상의 추천 방법은 어떤 차이가 있나요?
38:15 신규 서비스에 추천 시스템을 적용한 경우에는 어떤 어려움이 있나요?
41:45 최근 온라인으로 열렸던 RecSys’20 컨퍼런스에서 인상깊으셨던 부분은?
53:30 추천시스템 분야에 대해서 공부 하고자 하시는 분들을 위한 조언을 한다면?
63:15 네이버에서 추천시스템 일을 하고 싶은 분들께 준비 방법을 조언한다면?
68:15 추천시스템의 미래, 그리고 그 속에서 내가 하고 싶은 역할은?