Item-CF 알고리즘 최적화 여정 시작!

Item-CF는 사용자-아이템 평점 행렬을 기반으로, 사용자가 선호하는 아이템과 유사한 아이템을 추천한다. 구체적으로 코사인 유사도를 활용하여 아이템 간의 유사도를 계산한다. 따라서 데이터 희소성 문제를 해결하기 위해 다양한 정규화 기법이 사용된다.

Python 2.7 서버의 CI 테스트 시간을 단축하기 위해 테스트 병렬화를 시도했다. 테스트 케이스 분할 및 병렬 실행을 통해 테스트 시간 10분 단축을 달성했다. 반면, 테스트 환경 격리를 통해 안정성을 확보하는 것이 중요했다.

AI 기반 제품 개발을 위해 코드와 연결된 통합 디자인 시스템 구축을 계획 중이다. 디자인 시스템은 UI 컴포넌트 재사용성을 높이고, 개발 생산성 향상에 기여한다. 따라서 AI 모델 통합을 통해 더욱 지능적인 사용자 경험을 제공할 수 있다.