ML 모델 타겟 지표 설계와 비즈니스 임팩트 최적화

이 게시물은 실제 서비스에서 머신러닝 모델의 목표 지표를 어떻게 설정하고 학습 및 평가하는지 상세히 설명합니다.

핵심 내용

• 비즈니스 목표에 부합하는 타겟 메트릭 정의의 중요성
• 추천로직과 confounder 문제를 고려한 item-wise ranking 학습 방법
• 랜덤화된 attribute shuffle 데이터를 활용한 인과관계 기반 모델 학습
• offline 평가 지표로 mean CR lift 도입과 그 한계 및 보완 방법
• 온라인 A/B 테스트를 통한 실제 비즈니스 임팩트 확인

결과 및 시사점

하이퍼커넥트 AI 조직은 통계적 가정, confounder 문제, 데이터 노이즈 등을 고려해 ML 문제를 재구성하고, 평가 지표를 비즈니스 임팩트와 직접 연결시켜 모델의 실제 효과를 증명하였습니다.