요약

기계학습 및 심층학습 방법은 매일의 삶의 영역 뿐만 아니라 다양한 연구 분야에서 활용되고 있다. 특히나 심층학습 방법은 이미지 데이터나 자연어 데이터와 같이 높은 복잡도로 인해서 분석하기 어려웠던 데이터들을 분석하고 원하는 테스크를 수행하는 데에 놀라운 성능을 보여주고 있다. 그러나 심층학습 방법을 성공적으로 적용하기 위해서는 원본 데이터의 의미 형성 구조에 대한 이해가 선행되어야 한다.
본 원고는 온라인 로그 데이터를 이용하는 추천시스템 모델의 예를 살펴봄으로써, 심층학습 방법과 구조에 대한 직관적이고 심도 깊은 이해를 돕고자 한다.