수요예측, 수정구슬이 아닌 목표를 향한 냉정한 나침반
수요예측의 정의와 비즈니스에서의 중요성 기업의 성장과 운영 효율화를 위해 **수요예측(Demand Forecasting)**은 선택이 아닌 필수 요소로 자리 잡았다. 많은 경영진들이 수요예측을 미래 판매량을
Tag
Data
Beyond Static Responses: Multi-Agent LLM Systems as a New Paradigm for Social Science Research
Summary * 본 논문은 단순한 데이터 처리기부터 복잡한 다중 에이전트 시스템에 이르기까지 LLM 기반 에이전트의 다양한 응용 분야를 이해하기 위한 구조화된 프레임워크를 제시 * 프레임워크는 기능적
AB테스트를 하지 않을 때 발생할 수 있는 실수
회사에서 실험의 중요성이 대두되고 있다. 여기서 실험은 A/B 테스트를 말한다. 이러한 실험이 중요시 되는 것은 바로 글로벌 기업이 되었기 때문이다. 글로벌 기업이 되면
Tobit Regression은 Censored Data에 적합한 Regression이다.
Tobit Regression * Tobit 회귀(Tobit Regression)는 종속 변수가 특정 값에서 절단(Censored)된 상황에서 데이터를 분석하기 위해 사용되는 통계 기법입니다. * James Tobin이 처음
Monotonic Constraint는 Prediction에 영향을 주지 않는 제약조건이다.
* +1: when the feature increases, the prediction must be greater or equal; * 0: no monotonic constraint (default); * -1: when the feature increases, the prediction
Conformalized Quantile Regression은 예측 불확실성을 정량화한다.
CQR is * **Conformalized Quantile Regression(CQR)**은 예측 불확실성을 정량화하기 위해 개발된 방법으로, 회귀 문제에서 신뢰 가능한 예측 구간을 생성하는 데 사용됩니다. * 전통적인 **Quantile
Zero Inflated Negative Binomial Model은 0이 과도하게 많은 데이터에 유용하다.
Motivation * **Zero-Inflated Negative Binomial Model(ZINB)**은 데이터셋에서 0 값이 과도하게 나타나는 경우에 이를 효과적으로 다루기 위해 개발된 모델입니다. 이 모델은 두 가지
A/B테스트 시 사용되는 비모수 통계검정 방법론
비모수 통계검정 * 비모수 통계검정(Non-parametric test)은 데이터가 특정한 분포(정규분포 등)를 따르지 않아도 적용할 수 있는 통계적 방법입니다. * 즉, 데이터의 분포를
탐험과 활용의 균형을 맞추기 위한 알고리즘, 톰슨샘플링
톰슨 샘플링이란? * 톰슨 샘플링(Thompson Sampling)은 멀티 암드 밴딧 문제(Multi-Armed Bandit Problem)에서 사용되는 확률론적 알고리즘으로, 다양한 선택지(예: 광고, 제품
SeedFinder는 실험 전 편향을 제거하기 위한 방법 중 하나입니다.
SeedFinder * 편향을 최소화하기 위해 "SeedFinder" 방식에서 가장 적은 편향을 가진 SaltKey를 찾는 프로세스 * 기본적인 아이디어는 여러 SaltKey를 사용해 무작위화된 그룹을 생성하고, A/
Chi-Square Test와 T-Test는 데이터 특성에 따라 선택하여 사용합니다.
Chi-Square Test가 A/B/C Test에서 사용되는 구체적인 경우 * 범주형 데이터 분석: 각 그룹에서 클릭하거나 전환된 사람의 수를 비교할 때, 이 데이터를 범주형
인공지능이 문제가 아니라 결국 사람이 문제가 될 것입니다.
사람들이 AI가 필요하다고 생각하는 시점 저 판사를 얼른 AI로 교체해야 한다. 유튜브에서 뉴스를 보다 보면 정말 많이 보이는 덧글입니다. 이러한 내용의 덧글이 달릴 때마다,