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강화 학습 (Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 시행착오를 통해 학습하는 머신 러닝의 한 분야이다. 마케팅 및 광고 분야에서 강화 학습은 고객 행동을 예측하고, 광고 캠페인을 최적화하며, 궁극적으로 수익을 극대화하는 데 활용될 수 있다. 이 글에서는 강화 학습의 기본 개념과 함께, 마케팅 및 광고 분야에서 어떻게 적용되는지, 그리고 관련 예시와 코드 조각을 살펴본다.💻 강화 학습이란 무엇인가? (What is Reinforcement Learning?)강화 학습은 에이전트 (Agent)가 특정 환경 (Environment) 내에서 보상 (Reward)을 최대화하는 방향으로 학습하는 방법이다. 에이전트는 환경과 상호 작용하며, 특정 행동 (Action)을 ..

고객 행동 예측 (Customer Behavior Prediction)은 기업이 고객의 미래 행동을 파악하여 맞춤형 마케팅, 개인화된 서비스 제공, 그리고 궁극적으로 매출 증대를 목표로 하는 중요한 분야입니다. 딥러닝 (Deep Learning)은 이 분야에서 혁신적인 변화를 가져오며, 기존의 통계적 방법으로는 얻기 어려웠던 인사이트를 제공합니다. 이 글에서는 고객 행동 예측에 딥러닝을 활용하는 방법과 그 효과, 그리고 실제 활용 사례를 자세히 살펴보겠습니다. 🧠 고객 행동 예측이란? 고객 행동 예측은 고객이 어떤 제품을 구매할지, 어떤 서비스를 이용할지, 혹은 이탈할지 등을 미리 예측하는 것을 말합니다. 이를 통해 기업은 고객에게 적절한 시점에, 적절한 방식으로, 맞춤형 정보를 제공할 수 있습니다. ..