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개발자 취업을 위한 IT 포트폴리오(AI 패션 이미지 추천 )

제이컴퍼니
개인인증판매자스토어
최초 등록일
2020.12.18
최종 저작일
2019.06
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소개글

"개발자 취업을 위한 IT 포트폴리오(AI 패션 이미지 추천 )"에 대한 내용입니다.

목차

1. 프로젝트 소개
2. 데이터 수집
3. Classification model 구현
4. 유사상품, 추천상품 시스템
5. 웹 구현
6. 결론

본문내용

My Stylist
Introduce
(1) 프로젝트 동기
정보통신기술의 발달로
매년 사용자와 상품의 데이터를 이용한
추천 시스템 개발이 나날이 증가하는 추세이다.

하지만 기존의 추천 시스템은
사용자의 정보를 이용한 추천이나
유사한 이미지 검색의 기능에
그치는 것이 대부분이다.

그 기능은 컨볼루션 신경망(CNN)을
이용하여 사용자가 입력한 옷 이미지가
어떤 옷인지 분류하여
유사한 옷을 나열하는 것이다.

이에 우리는 여기서 더 나아가
그와 어울리는 상, 하의는 무엇인지
각각 상품의 속성을 이용해
추천하는 시스템을 구현하였다.

<중 략>

Model & Algorithm
결론 & 발전방향
.내용 기반 필터링 방향
상품의 속성에서 상세카테고리, 색, 프린트, 길이 만을 이용하여 점수를 매겨 추천하였다.
하지만 단추 수, 카라, 무늬 종류, 소재 등 좀 더 다양하게 카테고리를 세분화하고 속성들을 다양하게 하여 추천을 해준다면 좀 더 디테일한 추천이 가능

.협업 필터링 추가
실제로 현업에서는 ‘내용 기반 필터링’이나 ‘협업 필터링’ 둘 중에 하나만 사용하는 것이 아니라 이 둘을 적절하게 섞어 사용한다. 이는 두 방법 모두 각각의 장단점이 있어 하나만 사용하는 것보다 둘을 함께 사용하는 것이 더 좋은 성능을 얻을 수 있기 때문이다.
이에 별도의 사용자 설문지를 만들어 그 데이터를 사용. 혹은 사용자들이 늘어 고객데이터가 쌓이면 콜드스타트 문제가 발생하지 않을 때 협업 필터링 기능 추가도 고려

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