데이터분석3 투닝 AI: 개인화의 미래를 여는 혁신 기술 1. 투닝 AI란 무엇인가? 투닝 AI는 인공지능 기술의 발전 중 하나로, 사용자 개개인의 특성과 선호에 맞춰 최적화된 경험을 제공하는 것이 핵심이다. 이 기술은 일반적인 인공지능 시스템이 아닌, 조금 더 개인화된 접근을 통해 사람들의 필요에 더욱 적합하게 발전하고 있다. 예를 들어, 투닝 AI는 사용자의 행동 패턴, 선호도, 그리고 상호작용 이력을 분석하여 보다 정교한 맞춤형 피드백을 제공한다.기존의 AI가 제공하는 결과물은 일반적이고 경우의 수가 한정적이었다. 그러나 투닝 AI는 특정 사용자가 무엇을 원하는지를 학습함으로써 그들에게 가장 알맞은 결과를 선보인다. 이는 사용자가 느끼는 만족도를 높이고, 기술에 대한 신뢰를 구축하는 데 크게 기여한다. 각 개인의 고유한 데이터와 피드백을 지속적으로 .. 2025. 2. 12. 웹 로그 분석 - 유용한 정보로 나만의 전략 수립하기 1. 로그 분석의 중요성 로그 분석은 웹 사이트나 앱의 이용자 행동을 분석하여 유용한 정보를 추출하는 과정이다. 방문자 동선과 행위 분석을 통해 사용자들이 어디서 어떤 행동을 하는지 파악할 수 있다. 로그 분석은 마케팅 전략 수립과 사용자 경험 향상에 도움을 준다. 키워드 분석을 통해 어떤 검색어로 사이트를 찾는지를 파악할 수 있어 SEO에도 도움이 된다. 로그 분석 결과를 토대로 맞춤형 콘텐츠를 제공하여 이용자들과의 상호작용을 증진시킬 수 있다. 2. 웹 로그 분석 도구 소개 Google Analytics: 웹 사이트 트래픽 및 사용자 동작을 추적하는 데 가장 널리 사용되는 무료 도구. Adobe Analytics: 대규모 기업과 기관에서 사용하는 고급 웹 분석 솔루션. 풍부한 기.. 2024. 6. 16. 머신러닝 알고리즘 소개와 활용 방법 1. 머신러닝 알고리즘의 기본 개념 머신러닝 알고리즘은 데이터를 이용하여 컴퓨터가 학습하고 판단하는 알고리즘들을 말해. 지도 학습은 입력 데이터와 이에 대응하는 출력 데이터를 이용하여 모델을 학습하는 방법이야. 분류는 데이터를 여러 클래스로 분류하는 작업을 말하며, 로지스틱 회귀나 서포트 벡터 머신이 대표적이야. 회귀는 입력 데이터와 연속적인 값을 예측하는 작업을 의미하며, 선형 회귀나 의사결정 나무가 사용돼. 비지도 학습은 출력 데이터가 주어지지 않고 데이터의 구조나 패턴을 발견하는 방법으로, 군집화나 차원 축소가 있어. 군집화는 비슷한 데이터들을 그룹으로 묶는 작업이며, K-평균 군집화가 널리 사용돼. 차원 축소는 데이터의 특징을 유지하면서 차원을 줄이는 방법이지. 주성분 분석이 대표.. 2024. 6. 9. 이전 1 다음