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[데이터야놀자2107] 강남 출근길에 판교/정자역에 내릴 사람 예측하기
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choi kyumin
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2017 데이터야 놀자 발표 자료 최규민 탐색적 데이터 분석에 관하여 이야기 하고 있습니다.
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Taehoon Kim
발표 영상 : https://goo.gl/jrKrvf 데모 영상 : https://youtu.be/exXD6wJLJ6s Deep Q-Network, Double Q-learning, Dueling Network 등의 기술을 소개하며, hyperparameter, debugging, ensemble 등의 엔지니어링으로 성능을 끌어 올린 과정을 공유합니다.
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유튜브, 페이스북, 넷플릭스등 성공한 컨텐츠 플랫폼에서 추천 솔루션은 중요한 역할을 합니다. 특히 기본 홈 스크린은 대부분 유저선호/시간/맥락에 따른 맞춤형 추천을 제공합니다. 왜 그럴까요? 이 질문의 답을 찾기 위한 웹툰 서비스의 유저 분석 사례를 이야기 하려 합니다. "유저가 좋은 컨텐츠를 만났을 때" 일본 대표 만화 플랫폼 인 픽코마(카카오재팬)의 UX에는 다양한 추천 솔루션이 적용되어 있습니다. 이 추천 솔루션의 목표는 유저의 작품 첫 에피소드 열람 즉 유저의 작품 탐색을 높이는 것입니다. 왜 이런 목표를 정했을 까요? 결론은 좋은 작품 탐색 경험은 유저를 만족시키기 때문입니다. 이 강연에서는 유저의 작품 탐색과 활용이 유저의 만족도와 어떠한 상관관계가 있는지 유저 군집화, 인게이지먼트 퍼널, 리텐션 관점에서 꼼꼼하고 깊이 있게 분석한 사례를 공유하고자 합니다. 추천 시스템 그리고 유저 만족도의 정량적 분석에 관심있는 분이라면 좋은 인사이트를 얻게 되리라 생각됩니다.
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개발을 즐기는 개발자입니다.
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