AB Test에서 흔히 하는 잘못과 착각들 12 common metric interpretation pitfalls Posted on March 25, 2023 Online Controlled Experiment(AB Test)에 관한 굉장히 흥미로운 케이스 스터디 논문이 있어서 간단히 정리해보았습니다. [Read More] Tags: ml papers abtest
딥러닝 기반의 multivariate time series anomaly detection madgan, omnianomaly, usad, gdn Posted on February 4, 2023 이번 글에서는 multivariate time series 데이터에서 anomaly detection을 진행하는 방법 중 딥러닝 기반의 방법들에 대해 알아보겠습니다. 뛰어난 논문들이 많지만 아래 4개의 알고리즘에 대해 정리해 봅니다. [Read More] Tags: ml papers time_series anomaly_detection
2023년 시장 전망 JP Morgan 리포트 정리 Posted on January 1, 2023 JP Morgan에서 공유한 무료 시장 전망 리포트를 읽어보고 핵심 내용을 정리해봅니다. 유투버이자 스타트업을 이끌고 계신 뉴욕주민 님의 공유 글을 보고 읽어보게 되었습니다. [Read More] Tags: market stocks
Uplift Modeling & Retrospective Estimation 설명 예산 제약이 있을 때 target personalization의 효율을 증가시키는 방법에 대해 알아봅니다. Posted on November 15, 2022 본 글은 이 글의 가장 하단에 있는 paper의 설명에 이어서 진행됩니다. 일반적으로 기업이 프로모션을 진행할 때, 예산에 제약이 있으므로 무작정 공격적인 행보만을 보일 수는 없습니다. [Read More] Tags: uplift recsys ml papers
MAB 알고리즘 살펴보기 classic MAB 이후 발전된 MAB 알고리즘을 살펴보고 응용 방안을 생각해봅니다. Posted on October 22, 2022 classic MAB 알고리즘들은 현실에서 적용하기 쉽지 않은 부분이 많습니다. 현실에서는 시간에 따라 environment의 특성이 변화하기 때문에 stationary environment를 가정하는 것은 적절하다고 보기 어렵습니다. 또한 데이터가 짧은 시간 안에 굉장히 많이 수집되거나 굳이 빠르게 업데이트를 할 이유가 없는 경우에는 모든 event에 대해 즉시 parameter를 update하지 않아도 되기도 합니다. [Read More] Tags: mab ml papers