본 발명 에 따르 면 , 인공지능 시스템 이 핵심 기술 로 자리 잡 고 있 는 마켓 에 매우 큰 효과 를 가져올 것 으로 기대 된다 . 글로벌 회사 뿐 만 아니 라 중소기업 및 벤처 회사 들 또한 최신 전자 제품 에 학습 기반 의 인공지능 서비스 를 탑재 하 려 한다 . 하지만 대부분 의 인공지능 서비스 는 사용 자자 들 의 보통 기호 및 취향 그리고 패턴 에 맞추 어 학습 하 여 제공 되 는 경우 가 대부분 이 며 , 많 은 부분 이 학습 이 아닌 미리 정해진 규칙 에 따라 솔루션 을 제공 하 는 rule - based method 이 다 . 이 경우 , 사용 자 의 특별 한 기호 에 맞추 어 최적 화 된 솔루션 을 제공 하 는 것 은 매우 어렵 다 . 구체 적 으로 는 , 보통 의 사용자 에 대해 학습 을 진행할 때 와 는 다르 게 , 매우 적 은 양 의 특정 사용 자 데이터 만 으로 사용 자 맞춤 형 서비스 를 제공 해야 하 는 상황 이 다 . 이 는 차세대 인공지능 서비스 의 가장 중요 한 과제 중 하나 이 며 , 사용 자 의 피부 에 와 닿 는 지능 형 서비스 를 만들 기 위해 해결 이 필수 적 이 다 . 본 발명 은 이러 한 ' 적 은 샘플 만 으로 진행 되 는 사용 자 맞춤 형 고속 학습 ' 에 효과 적 으로 활용 되 어 사용 자 맞춤 형 서비스 를 제공 할 수 있 게 된다 .