관련 제품군

머신러닝 개념 및 적용분야머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 사람처럼 어떤 대상 혹은 상황을 이해할 수 있게 하는 기술로서 , 학습 대상이 되는 데이터의 규모에 따라서 질적 수준이 좌우되는 빅데이터 기반 기술입니다 .

○ ◑ ●Low High

구분 Rule Set 전문가 기법 프로모션 머신러닝

설명

시간 / 비용

이용자만족도

( 추천 성공률 )

홍보 가능

비고

임의의 규칙을 만들어 추천을 자동으로 하는 방식

해당 콘텐츠에 대한 이해도가 높은 전문가가 콘텐츠를 직접 추천하는 방식

콘텐츠 홀더가 홍보하고 싶은 콘텐츠를 추천하는 방식 . 이용자 만족도는 낮으나 홍보에 용이

이용자 패턴을 분석 , 데이터마이닝 기법을 적용시켜 기계가 학습하여 최적의 콘텐츠를 추천하는 방법

동영상 , 음악 컨텐츠 추천 및 개인화 뉴스

1 시간 이내 가장 클릭수가 많은 콘텐츠 순으로 나열

( 동영상 추천시스템 적용사례 )

미디어상품 추천예상구매 시기 추천

유통

개인 생활에 맞춘건강 프로그램과 식단 추천

생활고객 , 환자 구분별전문 의료 컨텐츠 추천

의료

공공데이터 개방 사이트에서공공데이터를 추천

공공금융자산 추천 금융자산 별 대상 고객 추천

금융

데이터를 기반으로 컴퓨터가 스스로 학습하고 결과를

실행에 옮기는 머신러닝 추천

구축 사례 – 스마트미디어렙 (SMR)위세아이텍은 동영상 소비 패턴을 분석하여 2015 년 12 월부터 네이버 tv 캐스트의 방송사 브랜드관에 동영상 추천 서비스를 제공하고 있습니다 .

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데이터 모델과 선택한 알고리즘에 의해 머신러닝 처리

OLAP 연계 추천 정확률 추이 분석

관련 제품 - WISE OLAP™ WISE OLAP™

한국마이크로소프트 솔루션 빌더 프로그램 최우수상 수상

삼성전자 전사 물류부문 BI 솔루션 선정

1999 년 출시

2011 년 국내외 대학에 무료 기증 시작하여 총 30 여개 기업 · 기관에 제공

2012 년 국내 최초로 클라우드 서비스 시작

2014 년 SW 형 어플라이언스 WISE OLAP BLUTM 출시

빅데이터를 세부적으로 탐색하는 다차원 분석 시각화 도구

관련 제품 - WISE Advisor™

2001 년 출시 , 통계 및 사용자 기반 추천 제공

2014 년 컨텐츠 및 아이템 기반 머신러닝 기능 개발

2014 년 추천성과 분석 WISE OLAPTM 연계

2015 년 캠페인 관리 WISE CampaignTM 연계

WISE Advisor™ 빅데이터 분석 기반의 머신러닝을 통한 개인화 추천 도구

Log 외에 다양한 DB 를 바탕으로 추천

세분 집단별 추천 정확도 향상과 성능을 위한Pack 구성

추천 알고리즘을 다수 제공하고 , 적용된 알고리즘 중 가장 적합한 알고리즘을 추천

특정 그룹이나 사용자에 대한 추천 시나리오를알 수 있도록 추천 시뮬레이터를 제공

• 개인화 마케팅• 쇼핑몰 , 상거래

• 개인별 맞춤형 컨텐츠 추천• 포털 사이트

• 데이터를 기반으로 컴퓨터를 학습시킨 결과를 컴퓨터에서 실행