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e커머스 위한 기계학습 기술, 오픈소스로 공개

OSS 게시글 작성 시각 2015-03-06 11:27:20 게시글 조회수 1728

2015년 03월 05일 (목)

ⓒ 블로터닷넷, 이지현 기자 jihyun@bloter.net



프리딕션IO가 3월4일 e커머스 분야에서 활용하는 오픈소스 기계학습을 공개했다.


프리딕션IO는 기계학습 서버 기술을 개발하는 스타트업이다. 2012년에 처음 설립됐으며, ‘쉽게 사용할 수 있는 기계학습 기술’을 경쟁력으로 내세우고 있다. 현재까지 250만달러(우리돈 약 27억원)을 투자받았다.


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▲프리딕션IO는 ‘쉽게 사용할 수 있는 기계학습 기술’을 경쟁력으로 내세우고 있다(사진 : 프리딕션IO 홈페이지)


이번에 새로 공개된 기술은 주로 예측 분석 기술이다. 알파버전으로 공개됐으며, 각 기술마다 구체적인 예제 코드가 홈페이지에 올라와 있다. 누구나 해당 기술을 무료로 사용할 수 있으며, 소스코드를 수정해도 된다. 라이선스는 ‘아파치 라이선스 2.0’을 따른다. 프로그래밍 언어는 ‘스칼라’를 사용했다.


프리딕션IO는 크게 5가지 기술을 공개했다. 첫 번째로 ‘비슷한 제품(Similar Product)’이 있다. 고객이 이전에 살펴본 제품이나 구매한 제품을 기반으로 비슷한 상품을 추천해주는 기술이다. 프리딕션IO는 이를 “아마존이 보여주던 제품 추천 기술과 비슷하다”라고 설명했다. 두 번째는 ‘e커머스 추천’이다. 재고가 별로 없는 물품이나 사용자가 한 번도 보지 않은 제품을 특정 사용자에게 추천하는 기술이다.


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▲프리딕션IO가 공개한 E커머스 전용 오픈소스 기술(사진 : 프리딕션IO홈페이지)


세 번째로 무료 쿠폰을 효과적으로 제공하는 기술(Complimentary Purchase)이 있다. 이 기술은 추가 제품 판매나 한정품 판매를 어느 고객에게 적용하면 효과적인지 예측한다. 네 번째로 ‘프로덕트 랭킹(Product Ranking)’이 있다. 사용자가 좋아할 만한 제품이 무엇인지 우선순위를 매기는 기술이다. 프로덕트 랭킹은 모바일 기기같이 스크린이 작은 상황에서 어떤 제품을 먼저 보여줄지 정할 때 쓰면 유용하다. 마지막으로 ‘리드 스코어링(Lead Scoring)’이 있다. 사용자가 클릭한 제품들의 패턴을 확인해 고객이 제품을 실제 구매할지 예측하는 기술이다. 프리딕션IO는 “VIP 고객을 클릭 패턴만 보고 사전에 가려낼 수 있다”라고 설명했다.


이러한 추천 기술은 지금도 솔루션으로 나와 있다. 리치렌러번스베이노트세일쓰루같은 회사가 대표적으로 개인 맞춤형 추천 기술을 판매하고 있다. 사이먼 챈 프리딕션IO 최고경영자(CEO)는 기존 기술을 “블랙박스 기계학습 기술”이라고 표현하며 “내부 구조를 알 수 없어, 개발자나 데이터과학자 입맛에 맞게 조절할 수 없다”라고 말했다.


만약 이러한 추천 기술 솔루션을 사지 않는다면, 데이터 사이언스팀이 내부적으로 솔루션을 직접 개발할 수도 있다. 사이먼 챈 CEO는 “기업이 자체적으로 추천기술을 개발하려면 보통 2~3개월이 걸린다”라며 “프리딕션IO 기술은 귀찮은 작업을 줄여서 원하는 예측 기술을 보다 빨리 구축할 수 있게 돕는다”라고 설명했다.


이번에 새로 공개된 기술은 ‘프리딕션IO 템플릿 엔진’ 웹사이트와 깃허브 페이지에서 볼 수 있다. 사용자는 특정 프리딕션IO 엔진을 설치하고, SDK를 활용해 예측 기술을 이용할 수 있다.


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▲프리딕션IO E커머스 오픈소스 설치 예(사진 : 프리딕션IO홈페이지)


사이먼 챈 CEO는 “e커머스는 과거부터 예측 기술을 잘 활용하는 분야로, 특히 최근 아시아 시장에서 가파르게 성장하고 있다”라며 “이미 프리딕션 IO기술이 e커머스 시장과 모바일 앱 시장에서 자주 사용되는 것을 보고 아예 템플릿을 만들어 공개한 것”이라고 설명했다.


프리딕션IO e커머스 템플릿 엔진 소개
프리딕션IO e커머스 소스코드




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[원문출처 : http://www.bloter.net/archives/221986]

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