#8. 온라인 카지노 게임: AI가 이해하는 방식으로 데이터를 바꾸기
1. 기획자가 말하는 “입력”과, 모델이 받는 “입력”은 다르다
이런 말을 듣는다고 생각해보자.
입력값으로는 시청 시간, 구매 이력, 선호 장르 같은 걸 넣으면 좋겠어요.
하지만 모델 입장에선 이건 아직 "그대로는 못 먹는 데이터"다.
모델이 이해할 수 있는 입력값은 오직 숫자이며, 그중에서도 ‘온라인 카지노 게임(vector)’ 형태로 구조화되어야 한다.
즉, 기획자가 말하는 ‘입력’은 현실 세계의 사용자 행동, 로그, 텍스트, 이미지이고,
모델이 실제로 받는 ‘입력’은 이들을 전처리·가공한 뒤 수치화된 온라인 카지노 게임 데이터다.
2. 온라인 카지노 게임란 도대체 뭘까? 숫자에 무슨 의미가 있다는 걸까?
온라인 카지노 게임는 일단 숫자의 묶음이다
예를 들면 이렇게 생겼다: [0.31, -0.12, 0.84, 0.01]
하지만 중요한 건, 이 숫자들이 단순한 수치가 아니라 ‘어떤 의미를 가진 위치’라는 것이다.
온라인 카지노 게임는 다차원 공간 안에서의 ‘좌표’라고 생각하면 쉽다. 의미가 비슷한 것끼리는 온라인 카지노 게임 간 거리가 가깝고, 의미가 다르면 멀어진다. 이게 바로 추천, 분류, 검색 모델들이 온라인 카지노 게임를 쓰는 이유다.
비유로 풀어보자
“웹툰” → [0.3, 0.8]
“만화” → [0.4, 0.9]
“치킨” → [-0.4, 0.2]
2차원 평면에 이 벡터들을 찍어보면, ‘웹툰’과 ‘만화’는 가까이 있고 ‘치킨’은 아예 다른 방향에 있다. 모델은 이 간격과 방향을 보고, 두 개가 비슷한지 아닌지를 판단한다.
라잌 디스※ 이 예시는 2차원이지만 실제로는 100차원, 512차원 같은 고차원 공간에서 이 계산이 이뤄진다.
그럼 문장은 어떻게 온라인 카지노 게임로 바꾸지?
단어는 각각 온라인 카지노 게임로 만들 수 있다. 그럼 문장은?
단어 온라인 카지노 게임 여러 개를 그냥 평균 내면 의미가 깨질 수 있다. 그래서 RNN이나 Transformer 같은 구조를 써서 ‘문맥’을 반영한 문장 온라인 카지노 게임를 만들어낸다.
예)
문장 1: “나는 오늘 영화를 봤다”
문장 2: “영화는 오늘 나를 봤다”
단어는 같지만 문맥이 다르다. Transformer는 이런 문맥까지 고려해서 문장을 온라인 카지노 게임 하나로 요약해주는 구조다.
(참고) RNN과 Transformer가 뭐지?
✦ RNN (Recurrent Neural Network)
단어를 차례대로 읽으면서 기억을 업데이트하는 방식
앞에서 어떤 단어가 나왔는지를 고려하면서 문장 온라인 카지노 게임를 만듦
✦ Transformer
모든 단어를 한꺼번에 보고, 어떤 단어가 어떤 단어에 주목해야 하는지를 계산해서 → 더 정밀한 문맥 파악을 하는 방식 (GPT도 이 방식!)
기획자의 시선
☞ 온라인 카지노 게임는 숫자의 묶음이지만, ‘의미의 위치’를 표현하는 장치다.
☞ 의미가 비슷한 온라인 카지노 게임는 가까이, 다른 온라인 카지노 게임는 멀리있게 학습된다.
☞ 단어보다 문장이 더 복잡한 구조이기 때문에, RNN/Transformer 등 문맥 구조를 반영하는 방법이 필요하다.
☞ 추천, 검색, 분류처럼 ‘의미 기반 판단’이 필요한 기능은 대부분 이 온라인 카지노 게임 구조를 바탕으로 작동한다.
3. 다양한 입력 데이터는 어떻게 온라인 카지노 게임로 바뀌는가?
어떻게 온라인 카지노 게임로 바꾸는걸까요1) 텍스트 데이터 (예: "이 웹툰 재밌다")
1. 먼저 문장을 쪼갠다(토큰화):
- [“이”, “웹툰”, “재밌”, “다”]
2. 각각의 단어를 숫자로 바꾼다(숫자 매핑):
- “웹툰” → 512, “재밌” → 317
3. 숫자를 의미 있는 온라인 카지노 게임로 바꾼다(임베딩):
- “웹툰” → [0.31, -0.12, 0.84, …] ← 단어 간 의미 유사성을 담은 온라인 카지노 게임
4. 문장 전체를 하나의 온라인 카지노 게임로 만든다:
- 단순 평균 or 문맥 기반 모델(RNN/Transformer) 사용
2) 이미지 데이터 (예: 웹툰 썸네일)
1. 이미지는 원래 2차원 픽셀값의 집합이다
- 예: 300x300 RGB 이미지 = 300 × 300 × 3숫자(각 픽셀당 RGB 채널값)
2. CNN 같은 구조가 이걸 보고 가장자리, 색감, 형태 같은 특징을 추출
- 이걸 압축해서 하나의 의미 있는 온라인 카지노 게임로 만든다 (예: 128차원)
→ 이 온라인 카지노 게임는 “이 이미지가 어떤 느낌인가”를 숫자로 요약한 것과 같다
3) 행동 로그 (예: 어떤 웹툰을 언제 얼마나 봤는지)
A. 수치형
- 클릭 수, 체류 시간 등은 숫자 그대로 사용하되 스케일 조정 필요 (예: 0~1 사이로 정규화)
B. 범주형
- 디바이스 종류(iOS/Android)는 원-핫 인코딩으로 표현
ex) iOS = [1, 0], Android = [0, 1]
C. 복합형
- 특정 콘텐츠를 언제 얼마나 봤는지 같은 조합은
콘텐츠는 임베딩 온라인 카지노 게임로, 시간은 숫자로 표현, 이 둘을 합쳐서 ‘행동 피처 온라인 카지노 게임’로 사용
(참고) 원-핫 인코딩이란?
원-핫 인코딩은 범주형 데이터를 벡터로 바꾸는 가장 직관적인 방법이다.
예시) 유저의 디바이스 종류를 모델에 넣고 싶다
가능한 값들: iOS, Android, Windows
숫자로 바꾸자고 해서 iOS = 1, Android = 2, Windows = 3하면...?
모델은 이걸 "Windows는 iOS보다 3배 크다?"고 오해할 수 있다. (저런...)
범주형은 숫자 크기가 아니라 존재 여부만 말해줘야 한다.
그래서 이렇게 바꾼다.
iOS → [1,0,0]
Android → [0,1,0]
Windows → [0,0,1]
즉, 그 값만 1이고 나머지는 다 0.
모델 입장에선 “이 값이 있다 / 없다”만 보고 판단이 가능하도록바꾼다!
4. 출력값도 온라인 카지노 게임로 나온다
모델은 입력 벡터를 받아 계산한 뒤, 그 결과를 출력값으로 낸다. 기획자는 이 출력값을 해석해 서비스 동작이나 액션으로 연결하는 역할을 해야 한다.
출력값의 형태는 크게 네 가지로 나눌 수 있다.
1) 확률값 출력 (이진 분류 모델)
예: "이 유저는 이번 주 결제할 확률이 0.76입니다"
이때 기획자는 threshold(기준값)를 설정해야 한다. 예를 들어, 0.7 이상일 때만 타겟 유저로 간주하여 쿠폰을 노출하는 식이다. 모델은 확률을 던져줄 뿐, 어디서 끊고 어떻게 대응할지는 기획자의 전략! (지난 편 참고)
2) 온라인 카지노 게임값 출력 (임베딩 기반 추천 모델)
예: 사용자의 취향을 나타내는 온라인 카지노 게임 [0.31, 0.72, -0.15, …]
콘텐츠도 마찬가지로 온라인 카지노 게임로 표현되며, 이 둘의 유사도를 계산해 가까운 콘텐츠를 추천하는 구조다. 이 방식은 홈 피드, 개인화 추천, "이런 작품은 어때요?" 같은 영역에 많이 활용된다.
3) 카테고리 분포 출력 (다중 분류 모델)
예: [로맨스: 0.8, 액션: 0.1, 판타지: 0.1]
이 경우 가장 확률이 높은 카테고리를 대표로 선택하거나, 상위 N개 카테고리를 기준으로 UX 분기를 설계할 수 있다. 콘텐츠 분류, 장르 추천, 사용자 유형 분류 등에서 자주 쓰인다고 한다.
4) 연속값 출력(회귀 모델)
예: "예상 시청 시간: 324.7초"
회귀 모델은 정해진 범위가 없는 숫자를 출력한다. 이 값 자체를 그대로 활용할 수도 있고, 구간 기준을 만들어 그에 따라 서비스 반응을 다르게 설계할 수도 있다. 예를 들어, 300초 이상 시청할 것으로 예측된 유저에게는 긴 콘텐츠를, 60초 미만일 경우에는 숏폼 콘텐츠를 우선 노출하는 방식이다.
오늘의 핵심은 “기획자가 상상하는 데이터”와 “모델이 실제로 받는 데이터” 사이에 가공, 전처리, 변환(벡터화)의 레이어가 있다는 걸 아는 것이다.
기획자의 시선
☞ 기획자가 보는 행동 로그는 '그대로는 못 쓰는 원재료'다.
- 숫자이든 범주형이든, 정제·정규화·온라인 카지노 게임화 등의 처리 이후 모델이 학습할 수 있다.
☞ 입력값 정의는 "데이터를 숫자로 바꾼 뒤 모델이 이해할 수 있도록 준비하는 일"이다.
- 기획자는 "무엇을 입력으로 줄 것인가?"뿐 아니라 "그걸 어떻게 가공할 수 있을까?"까지 고려해야 한다.
☞ 온라인 카지노 게임는 단순 숫자 묶음이 아니라 '의미'를 가진 공간 상의 위치다.
- 의미가 비슷한 단어/콘텐츠는 가까운 위치에, 다른 것은 멀리 위치한다. 추천/분류/탐색에서 핵심 로직이 된다.
☞ 문장/이미지 같은 데이터는 '한 덩어리 온라인 카지노 게임'로 바뀌는 과정이 필요하다.
☞ 모델이 출력한 숫자는 '결과'가 아니라 '해석의 시작점'이다.
- 어떤 기준으로 끊을지, 어떻게 UX와 연결할지는 기획자의 영역이고 전략이다.
(번외) AI 없이도 추천이 가능한 이유
추천 시스템이라고 하면 무조건 AI가 있어야 할 것처럼 생각하지만, 사실 꼭 그렇지는 않다.
요즘 추천 시스템이 들어간 서비스는 많지만, 모든 서비스가 AI 기반 추천을 쓰는 건 아니다.
이런 궁금증에서 출발해, ‘AI 없이도 추천이 가능한 구조’를 번외로 정리해보았다.
예를 들면,,
- 유저 A가 오전 10시에 ‘웹툰 A’를 12분 동안 시청했다고 하자.
- 로그에는 이렇게 남는다:
콘텐츠 ID: A001
시각: 10시
시청 시간: 720초
이런 데이터를 이용해 추천을 만든다고 해보자.
딥러닝을 쓰지 않아도, 콘텐츠에 미리 붙여둔 장르나 키워드 태그를 활용해 <유저가 많이 본 장르/태그 기반으로 추천하는 구조가 가능하다.
태그 기반 추천 방식은 어떻게 작동하지?
1. 콘텐츠마다 사람이 직접 태그를 붙여둔다
A001 → 장르: 로맨스, 태그: 학원물, 판타지
B033 → 장르: 스릴러, 태그: 복수, 반전
2. 사용자가 많이 본 태그/장르를 집계한다
로맨스를 60%, 스릴러는 30%, 개그는 10% 봤다?
3. 그 유저에게는 ‘로맨스 장르 콘텐츠’를 우선 노출한다
▶ 이 방식은 흔히 말하는 “카운트 기반 추천”이나 “통계 기반 필터링”이라고 부른다.
그렇다면 AI가 들어가면 뭐가 달라질까?
AI는 사람이 태그를 붙이지 않아도, 콘텐츠 자체(썸네일, 설명 문구, 시청자 반응 패턴 등)를 학습해서, “이 콘텐츠는 이런 느낌”이라는 벡터를 스스로 만들어낸다.
그리고 사용자 벡터와 콘텐츠 벡터 사이의 유사도를 계산해서 추천을 자동으로 설계한다.
두 방식을 비교해보자면
① 태그 기반 추천 (AI 없음)
특징: 사람이 붙인 정보를 기반으로 판단 (노가다가 필요할수도?)
예시: “로맨스를 많이 본 유저에게, 다른 로맨스 작품 추천”
장점: 예측 가능하고 해석이 명확함
단점: 콘텐츠 태깅이 누락되거나 오래되면 성능 저하
② 온라인 카지노 게임 기반 추천 (AI 기반)
특징: 콘텐츠의 ‘느낌’ 자체를 숫자로 요약한 임베딩 온라인 카지노 게임 사용
예시: “이 작품과 유사한 정서/내용/구성의 작품 추천”
장점: 숨겨진 유사성까지 발견 가능
단점: 내부 로직 해석이 어려울 수 있음 (뭔가 잘못되었는데 원인을 못찾을수도?)
