오늘은 누구의 손을 들어줘야 할까? - 데브캐치 - 데브캐치
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오늘은 누구의 손을 들어줘야 할까?

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AI 요약

GPT로 자동 생성된 요약입니다

이 글은 가격 최적화 프로덕트에서 MAB(톰슨 샘플링) 알고리즘의 장점과 한계를 설명하며, 탐색 시간 부족, 비용 무시, 비정상 환경 등의 문제를 해결하기 위해 Regret 기반 평가와 상품별 모델 성능 평가 방식을 도입하는 전략을 소개합니다. Regret 방식은 판매여부와 판매가격을 고려하여 상품별로 빠른 가격 결정과 경험량 증가를 가능하게 하며, 실무적 가격 정책에 맞게 유연한 조정이 가능합니다. 이 시스템은 경험 데이터를 활용해 상품별, 모델별 성능을 정량화하고 지속적 개선을 목표로 합니다. 이를 통해 가격 최적화의 민첩성 및 정확도를 높이고, 사업 목표에 맞춘 상품별 맞춤형 가격 전략 수립이 가능해집니다.

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