(지금 그렇지 않더라도) 크게 생각해야 크게 이룬다.
루틴을 만들기 위해서는, 목적 아래 정말 기계적으로 해야 하는 것같다. 아침 일찍 일어나야지 마음을 먹은지 오래 되었지만, 어느 순간 삐끗한 이후부터는 더 이상 일어나려고
루틴을 만들기 위해서는, 목적 아래 정말 기계적으로 해야 하는 것같다. 아침 일찍 일어나야지 마음을 먹은지 오래 되었지만, 어느 순간 삐끗한 이후부터는 더 이상 일어나려고
결국 죽고나면, 우리도 저렇게 쓰레기같이 악취만 나는 존재가 되어 버릴텐데. 음식쓰레기를 버리면서 코를 찌르는 악취를 맡게 되었다. 자연스레 숨을 참고 나는 빠르게 쓰레기를 버리는데
비모수 통계검정 * 비모수 통계검정(Non-parametric test)은 데이터가 특정한 분포(정규분포 등)를 따르지 않아도 적용할 수 있는 통계적 방법입니다. * 즉, 데이터의 분포를
SRM(Sampling Ratio Mismatch)란? * SRM(Sampling Ratio Mismatch)은 A/B 테스트에서 두 개 이상의 그룹에 할당된 샘플 수가 의도한 비율과 일치하지 않는
톰슨 샘플링이란? * 톰슨 샘플링(Thompson Sampling)은 멀티 암드 밴딧 문제(Multi-Armed Bandit Problem)에서 사용되는 확률론적 알고리즘으로, 다양한 선택지(예: 광고, 제품
나는 대체불가능한 사람인가? 아침에 아이를 돌보면서 문득 들었던 생각이다. 사내에서 하나의 사원번호로 관리되다가 퇴직하기 쉬운 세상에서 대체불가능한 사람이 되려면 어떻게 되어야 하는 것일까? 그
SeedFinder * 편향을 최소화하기 위해 "SeedFinder" 방식에서 가장 적은 편향을 가진 SaltKey를 찾는 프로세스 * 기본적인 아이디어는 여러 SaltKey를 사용해 무작위화된 그룹을 생성하고, A/
Chi-Square Test가 A/B/C Test에서 사용되는 구체적인 경우 * 범주형 데이터 분석: 각 그룹에서 클릭하거나 전환된 사람의 수를 비교할 때, 이 데이터를 범주형
배경 * 아래 글을 DANBI에서 보다가 더 알아보게 되었습니다. OLS를 떠받치는 몇 개의 기둥이 있는데 그중 실용적으로 가장 중요한 것이 일치성(consistency)다. 쉽게 말해서
사람들이 AI가 필요하다고 생각하는 시점 저 판사를 얼른 AI로 교체해야 한다. 유튜브에서 뉴스를 보다 보면 정말 많이 보이는 덧글입니다. 이러한 내용의 덧글이 달릴 때마다,
1. BG/NBD 모델이란? * BG/NBD(Beta-Geometric/Negative Binomial Distribution) 모델은 **고객의 생애 가치(Customer Lifetime Value, CLV)**를 추정하는 데 사용되는 확률적
다중공선성(Multi Collinearity) * **Multi-Collinearity(다중공선성)**는 독립 변수들 간의 강한 상관관계가 존재할 때 발생합니다. 즉, 한 독립 변수가 다른 독립 변수에 의해 설명될