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https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1656/ A/B 테스트 제대로 이해하기: ③ A/B 테스트 계산기의 세팅과 해석 | 요즘IT앞선 두 편의 글에서, ‘실제 A/B 테스트를 설계할 때 우리가 진짜 궁금한 질문’과 ‘A/B 테스트 실험 결과의 유의미한 방안’, 그리고 ‘이를 바탕으로 A/B 테스트의 설계 및 해석에 필요한 기초yozm.wishket.com  계산은 어디서 어떻게 해야 하나요?구글 옵티마이저(google optimize)와 같은 A/B 테스트 툴에서는 전환율과 더불어 표본 크기에 따른 유의미한 결과를 계산해 최종 판단에 도움을 준다. A/B 테스트를 위한 솔루션을 사용하지 않거나, 솔루션으로 응용할 수 없는 실험을 설계했을 경우 웹 서비스를 이용해 계산..

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1644/ A/B 테스트 제대로 이해하기: ②A/B 테스트를 위한 기초 통계 이해하기 | 요즘IT앞선 글에서 A/B 테스트를 설계하거나 수행할 때 ‘목표를 달성하기 위한 방안으로 A와 B 중 어느 게 더 나은가?’ 뒤에 숨은 진짜 질문에 관해 살펴보았다. 이번 글에서는 이러한 우리의 진짜 질yozm.wishket.com 1. 모집단과 표본  "우리는 결코 '전체'를 알 순 없다. 이번 실험의 대상은 어디까지나 '일부'다."실험의 기간은 한정되어 있고, 누군가는 참여를 안 할수도 있고, 누군가는 예비 고객일 수 있다는 것을 생각하면 실험군은 영원히 '일부'일 뿐이다. 결국 '전체'에 대해서 알 수 없다. 다만 실험을 통해 만나는 '일..

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1633/ A/B 테스트 제대로 이해하기: ①테스트를 설계할 때 우리의 진짜 질문은? | 요즘IT서비스 기획, PM, 그리고 그로스 해킹과 관련한 부트캠프나 신입 교육 과정을 살펴보면, A/B 테스트에 관한 이야기가 많다. 아마도 서비스를 개선하는 실험 방안 중 하나로 A/B 테스트가 가장 유명(yozm.wishket.com  A/B 테스트를 설게할 때 우리가 진짜로 궁금해하는 것암묵적으로 A/B 방안의 결과가 상당히 크길 바란다.실험의 진행이 공정하길 바란다. 실험의 결과가 이례적이거나 우연이 아니길 바란다. A/B 테스트의 진짜 질문숨은 질문을 생각하면 A/B 테스트의 설계와 결과 해석을 트래픽을 절반으로 나누거나, 변수를 하나..

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2139/ [쉽게 배우는 AI] 14. 머신러닝 수업을 마치며 | 요즘IT 지금까지 총 14편에 걸쳐 머신러닝의 개념에 대해 살펴보았는데요. 머신러닝이 무엇인지, 어떤 모델로 어떻게 동작하는지 등 여러 궁금증을 해결할 수 있는 시간이었습니다. 이번 AI 시리즈를 통 yozm.wishket.com - 어떤 분야에 어떤 부품이 있고, 그 부품이 언제 필요한지 안다면 그 사람은 그 분야의 생산자라 할 수 있다. - 이 수업의 목적은 소비자로만 살아왔던 사람들이 생산자가 될 수 있도록 유도하는 것이다. - 생산자가 되기 위해 제일 먼저 필요한 것은 소비라고 생각해 왔던 행동들이 사실은 생산 활동이었다는 것을 자각하는 것이다. - 생산과 소..

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2123/ [쉽게 배우는 AI] 13. 강화학습이란? | 요즘IT 강화학습의 핵심은 일단 시도해 보고, 결과에 점수를 매기는 것인데요. 행동의 결과가 자신에게 유리했다면 보상을 받고, 불리했다면 벌을 받습니다. 이를 계속 반복하면서 더 나은 점수(보상) yozm.wishket.com - reinforcement는 강화, 증강이라는 뜻이다. - 강화 학습의 핵심은 일단 해보는 것이다. - 강화 학습은 경험을 통해 실력을 키워가는 것이다. - 그 행동의 결과가 유리한 것이면 상을 받고, 불리한 것이면 벌을 받는다. 이 과정을 반복해 더 좋은 답을 찾아낼 수 있다는 것이 강화 학습의 기본 아이디어다. - 강화 학습에서 사용하는 용어로만 ..

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2111/ [쉽게 배우는 AI] 12. 비지도 학습의 목적 | 요즘IT 지도 학습의 경우, 과거의 원인과 결과를 바탕으로 결과를 알 수 없는 원인이 발생했을 때, 어떤 결과를 가져올지 추측하는 것이 목적입니다. 따라서 독립변수(원인)에 따른 종속변수(결과)를 학 yozm.wishket.com - 비지도 학습과 지도 학습의 차이점 비지도 학습 탐험적이다. 탐험이 미지의 세계를 파악하는 것이듯, 데이터들의 성격을 파악하는 것이 목적이다. 독립 변수와 종속 변수의 구분은 중요하지 않다. 지도 학습 역사적이다. 과거의 원인과 결과를 바탕으로 결과를 모르는 원인이 발생했을 때 어떤 결과를 초래할 것인가를 추측하는 것이 목적이다. 원인인 독립..

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2098/ [쉽게 배우는 AI] 11. 연관 규칙 학습이란? | 요즘IT 연관 규칙 학습은 이름에서도 알 수 있듯 서로 연관된 특징을 찾는 학습 방법입니다. 이러한 연관 규칙 학습은 쉽게 추천 관련 알고리즘을 떠올리면 되는데요. 영화를 예매했을 때 비슷한 장르 yozm.wishket.com - 연관규칙학습은 서로 연관된 특징을 찾아내는 것이다. 일명 장바구니 분석이라고 불린다. - 연관 규칙 학습은 쉽게 추천 관련 알고리즘을 떠올릴 수 있다. - 비슷한 것들을 모아 묶는다는 점에서 군집화와 연관 규칙 학습은 유사하지만 관측치인 행을 그룹화하는 것은 군집화, 특성인 열을 그룹화하는 것은 연관 규칙이라고 기억하면 좋다. - 아티클이 너..

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2086/ [쉽게 배우는 AI] 10. 비지도 학습의 군집화 | 요즘IT 오늘은 머신러닝의 비지도 학습 방법 중 군집화에 대해 알아보겠습니다. 먼저 군집화란 그룹이라는 일종의 카테고리(군집)를 만들고, 이후 데이터 값을 보고 특정 군집으로 결정짓는 것(군집화) yozm.wishket.com - 군집화는 비슷한 것들을 찾아서 그룹을 만드는 것이다. - 비슷한 것들끼리 모아서 그룹을 만드는 것이 군집화다. - 그룹을 만들고 난 후에 어떤 대상이 어떤 그룹에 속하는지 판단하는 것이 분류다. - 군집을 만드는 것이 군집화다. - 배달 사업으로 예를 들어 설명하고자 한다. 전국적으로 1000만 명이 한 배달 서비스를 이용한다고 가정함 100..

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2073/ [쉽게 배우는 AI] 9. 회귀 vs 분류 | 요즘IT 지도학습은 크게 회귀(regression)와 분류(classification) 두 가지로 나뉩니다. 회귀의 경우 예측하고 싶은 결괏값이 숫자일 때 사용하며, 온실가스 변화에 따른 지구 기온의 변화나 공기 중 평균 습도 yozm.wishket.com - 지도 학습은 회귀와 분류로 나뉜다. - 회귀는 영어로 regression이고 분류는 classification이다. 회귀 예측하고 싶은 종속 변수가 숫자일 때 회귀라는 머신 러닝의 방법을 사용한다. 어떤 문제를 만났을 때 그 문제에서 예측하고 싶은 결과가 숫자라면 '지도 학습의 회귀로 해결해 주세요'라고 하면 된다. 분..

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2061/ [쉽게 배우는 AI] 8. 지도학습이란? | 요즘IT 이번 편에서는 지도학습에 대해 알아보겠습니다. 지도학습은 어떤 원인들에 대한 결과를 학습하는 과정입니다. 예를 들어, ‘a, b, c의 값들이 어떻게 변해서 결괏값 d가 나온다’라면 과거에 대 yozm.wishket.com - 지도 학습은 과거에 있었던 사건이 원인과 결과로 기록되어 있는 역사와 비슷하다. - 지도 학습은 과거의 데이터로부터 학습해서 결과를 예측하는 데에 주로 사용된다. - 머신 러닝의 지도 학습은 충분히 많은 데이터를 수집해야 한다. - 데이터는 독립변수와 종속변수로 이루어져야 하고, 지도학습을 훈련시키면 컴퓨터는 모델을 만든다. - 지도 학습은 복잡..