Moait
홈인기 피드모든 블로그모든 태그
홈인기 피드모든 블로그모든 태그
아자르에서는 어떤 추천 모델을 사용하고 있을까? 섬네일

아자르에서는 어떤 추천 모델을 사용하고 있을까?

하이퍼커넥트 favicon하이퍼커넥트·AI/ML·
Two Tower ArchitectureSession Based RecommendationCausal TransformersGraph Neural NetworksCatBoost
2024년 11월 19일5

AI 요약

이 글은 AI가 요약했어요. 정확한 내용은 꼭 원문을 확인해 주세요!

핵심 요약

하이퍼커넥트의 아자르는 CUPID를 도입해 1:1 비디오 채팅의 매칭 품질과 레이턴시를 크게 개선했습니다. 세션 임베딩을 비동기로 캐싱하고 피처 임베딩은 Wide&Deep로 구성해 신규·기존 유저 모두 빠르게 반응합니다.

구현 방법

  • Two-Tower로 유저/피어 임베딩 생성 후 내적으로 예측
  • 피처 임베딩(Wide&Deep)와 세션 임베딩(인과 트랜스포머, 비동기)
  • 2단계 학습으로 학습 효율 213배 개선

주요 결과

  • 오프라인 AUROC/MSE에서 우수, 온라인에서도 향상
  • 90% 백분위: 236→48ms, 99% 백분위: 290→70ms
  • 신규·기존 유저 경험 크게 개선

연관 피드

%가 높을수록 이 글과 비슷할 가능성이 높아요!
왜 막상 배포하면 효과가 없지? 타겟 지표에 맞는 ML모델 train/eval 설계하기 섬네일
72%

왜 막상 배포하면 효과가 없지? 타겟 지표에 맞는 ML모델 train/eval 설계하기

하이퍼커넥트 favicon하이퍼커넥트·2025년 11월 28일
JobKorea LOOP 에이전트 개발기: 4. 프로덕션을 위한 고급 에이전트 섬네일
69%

JobKorea LOOP 에이전트 개발기: 4. 프로덕션을 위한 고급 에이전트

잡코리아 favicon잡코리아·2025년 07월 28일
No Image
69%

“함께 구매하면 좋은 상품” 추천 모델 고도화

우아한형제들 favicon우아한형제들·2025년 12월 11일