게임업계에 개인화된 추천서비스 적용을 위해 강의를 수강하신 김수연님

 추천시스템은 서비스 자체가 데이터를 기반으로 하는 서비스이기 때문에 개인화를 시키는 부분이 중요하고 게임 업계는 특히나 개인화가 된 분야이기 때문에 이가 더 중요하다고 생각하여 추천시스템 강의를 수강하신 김수연님의 이야기를 들어보겠습니다.

Q. 안녕하세요! 간단한 자기소개 부탁드립니다.

 안녕하세요. 저는 원더베리라는 스타트업에서 근무하고 있는 김수연입니다. 유저들의 커뮤니티를 기반으로 한 이스포츠 플랫폼인 슈퍼플레이어라는 서비스를 오픈했으며, 게임에 대한 평점을 매겨 게임에 대한 정보를 고객들이 잘 얻을 수 있게끔 하고 있습니다. 저는 회사에서 서비스를 기획하는 것은 물론 데이터를 설계하고 데이터와 관련된 일들을 하고 있습니다. 또한, 분석할 때도 있고 AI모델을 만들 때도 있습니다.

Q. 현재 이스포츠 관련 회사를 다니시고 계신 데, 이전에 추천시스템에 대해서 들어 보신 적이 있나요? 혹시 들어 보셨다면 어느 정도로 알고 계셨나요?

 비정형데이터 딥러닝 추천시스템을 구현한 경험이 있습니다.

 제가 지금 회사를 다니기 전에 했던 프로젝트였는데, 영상(유튜브 등)에 맞는 음악을 추천해주는 프로젝트입니다. 이 프로젝트를 통해 자연스럽게 추천시스템을 구현해보았습니다. 기본적인 추천시스템에 대해서는 어느 정도 알고 있었고 딥러닝 프레임워크를 다루는데 큰 무리는 없는 상태였습니다. 영상을 CNN으로 특성 이미지로 추출해서 음악은 LSTM으로 추출하여서 서로 학습을 시켜주어 어울리는 음악을 추천해주었습니다.

Q. 어떤 계기로 추천시스템 구현의 필요성을 느끼고 공부하시게 되었나요?

 실제 구현까지 나아갈 수 있는 노하우를 배울 수 있을 것 같아서 신청을 하게 되었고 실제 질문을 통해서 여러가지 방면을 얻어갈 수 있는 부분에 있어서 좋았습니다. 넷플릭스, 왓챠 등과 같은 추천시스템을 활용한 서비스에 대한 매력을 많이 느꼈고, 개인화되는 서비스는 이제 선택이 아니라 점점 필수가 되어가고 있다고 생각했습니다. 또한 저희 서비스에 적용하여 유저의 경험을 더 좋게 하고 싶었습니다.

Q. 추천시스템 구현 강의를 제공하는 다른 매체(온라인강의, 블로그 책)도 있는데, 러닝스푼즈의 강의를 선택한 이유는 무엇인가요?

 러닝스푼즈에서 제시하는 커리큘럼이 좋았고, 구현 강의가 따로 많은지는 모르겠습니다. 모델 서빙에 대한 커리큘럼 때문에 선택한 게 컸습니다.

Q. 러닝스푼즈 추천시스템 강의의 특별한 점 (가장 좋았던 부분)은 무엇인가요?

 강사님의 강의 전달력이 굉장히 좋았고, 실제 코드를 활용한 실습으로 진행된다는 점이 만족스러웠습니다. 강사님이 질문도 잘 받아 주시고, 전달력도 좋으셔서 잘 알아들을 수 있었어요. 알고리즘에 대한 설명도 쉽게 잘 풀어서 설명해주신 부분이 너무 마음에 들었어요. 코드 한 줄 한 줄을 좀 명쾌하게 설명해주시는 부분이 좋았습니다. 관련 논문에 대한 확실한 설명들이 좋았고 그에 관련된 질문도 잘 받아 주셔서 좋았습니다. 기본적인 추천시스템에 대한 구현은 확실하게 가르쳐 주셨어요.

Q. 현업가로서 추천시스템 구현 강의를 들으며 자신에게 가장 도움이 되는 부분은 어느 부분이라고 생각하시나요?

 강사님이 명확한 정의와 알고리즘을 쉽게 전달해 주셨고, 데이터셋을 실제로 활용하여 코드베이스로 강의를 들은 것이 도움이 많이 되었습니다. 한 줄 단위로 설명해 주셔서 따로 많은 시간투자를 하지 않아도 된다는 점이 만족스러웠습니다.

 교안과 실제 수업이 유사한 방향으로 진행되어서 좋았습니다. 강사님이 경험이 있다는 느낌을 받게 된 부분은 끊김이 없이 강의를 매끄럽게 진행해 주셨고 3시간 동안 강의가 진행되면서 알찬 수업을 들을 수 있던 점이 좋았습니다. 다만 추천시스템을 현업에 바르게 적용하기 위해서는 데이터 가공법과 도메인을 이해하는 것이 추가적으로 필요하리라 생각됩니다.

Q. 앞으로 일을 하시는 데에 있어서 추천시스템이 꼭 필요하다고 생각하는 이유가 있을까요?

 아무래도 서비스 적용을 하기 위해서 추천시스템이 필요하다고 생각합니다. 추천시스템은 서비스 자체가 데이터를 기반으로 하는 서비스이기 때문에 개인화를 시키는 부분이 중요하다고 생각합니다.

 또한 게임 업계는 특히나 개인화가 된 분야이기 때문에 이가 더 중요하다고 생각했습니다. 고객에게 좋은 서비스 경험을 선사하기 위해서는 추천시스템이 꼭 필요합니다. 또한 비즈니스적으로 수익을 창출할 수 있는 가치를 만들어 낼 수 있다고 생각합니다. 아무래도 데이터의 양과 최신 데이터가 쌓일수록 결과도 달라지기 때문에 어떤 데이터를 어떻게 축적하고 이를 활용할 지에 대해서 고민을 해보아야 한다고 생각합니다.

Q. 향후 배운 내용을 어떻게 활용하실 예정인가요?

 수업에 나온 내용만으로 적용을 바로 할 수 있는 것은 아니기 때문에, 도메인에 맞는 데이터를 쌓은 뒤에 활용할 수 있을 것 같습니다. 또한 가공을 하는 방법도 중요하기 때문에 이에 대한 추가적인 학습이 필요하리라고 생각됩니다. 추천 알고리즘에 대해 전반적으로 복습 및 학습을 할 수 있어 좋았습니다.

Q. 이 수업을 어떤 분에게 추천하고 싶나요? 현재 수강을 고민하는 분들에게 하시고 싶은 말이 있다면?

 기초적인 추천시스템을 코드베이스로 실습하고 싶은 분, 모델에 대해서 어떻게 동작하고 이해하려고 하는 분에게 추천합니다. 별점 데이터에 대한 추천시스템 원리와 추천시스템에 대해서 전반적인 내용을 알고자 할 때 좋은 강의라고 생각됩니다.

▼ 추천시스템으로 고객을 사로잡는 방법이 궁금하다면? ▼