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인터넷과 웹의 보편화로 인하여 전자화된 정보의 양이 급격히 늘어나고 있습니다.
이러한 정보의 홍수 속에서 필요한 정보를 자동으로 분류하고 여과하며 정보의 내용을 분석하여
필요한 정보를 추출하는 기술의 필요성은 날로 증가하고 있습니다.
특히, 각 개인의 관심사항과 특성을 파악하여 개인화된(Personalized) 정보를 제공하는
맞춤형 서비스의 중요성이 증가하면서 정보를 분류 -> 여과 -> 추출하는 인공지능적
기술인 기계학습(Machine Learing)기술의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다.
기계학습의 분야에는 다른 세부분야들이 있지만 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공하기 위하여
㈜에이전트엑스퍼트는 다음과 같은 기계학습 기술들을 집중적으로 보유하고 있습니다.
각각의 정보들 속에서 특징을 추출하는 특징추출(Feature Selection)기술과 사용자의 취향에
따른 적합한 정보를 분류하고 비슷한 정보들을 서로 묶어주는 클러스터링(Clustering)기술.
그리고 기계학습을 수행하여 얻어진 자료들을 바탕으로 사용자의 관심 영역과 취향 등에
대 한 자료를 담고있는 사용자 프로파일(User Profile)생성 기술이 그 중심을 이루고 있습니다.
 Feature Selection
각각의 정보들 속에 숨어있는 특징들을 찾아내는 기계학습 기술입니다.
이렇게 추출된 특징들은 각 정보들을 대표하는 자료로써 활용이 되며
모든 기계학습을 수행하는 기본 자료가 됩니다.
Clustering
수많은 정보들을 서로 비교며 유사한 내용이나 특성을 가지는 정보들을
서로 묶어주는 기계학습 기술을 말합니다. 이 클러스터링 기술을 활용하여
사용자가 관심있어하는 정보의 영역을 정의할 수 있으며 새로운 정보들을
분야별로 나누어 줄 수 있습니다.
User Profile
기계학습을 수행하여 얻어진 자료들을 바탕으로 사용자의 관심 영역과 특징,
취향 등을 나타내는 사용자 프로파일을 생성하는 기술입니다.
사용자 프로파일은 사용자 맞춤형 서비스를 위한 가장 중요한 기반 자료로써 활용됩니다.
한번 만들어진 프로파일은 지속적인 기계학습을 통하여 사용자의 관심 영역과 특성을
반영한 최신의 사용자 프로파일을 유지하게 됩니다.
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