NDC 메뉴로 바로가기 NDC 본문으로 바로가기

NDC - NEXON DEVELOPERS CONFERENCE

바로가기
LOGIN
KOREAN
ENGLISH
트위터
페이스북
인스타그램
추천알고리즘 Offline A/B 테스트(feat. PAIGE 프로야구 서비스)
추천 알고리즘을 Online에 적용하기 전,
History Data를 활용하여 Offline으로 성능을 예측하는 기술에 대해서 설명합니다.
또, 이러한 방법론을 프로야구 서비스 PAIGE에 적용한 실제 적용한 사례에 대해서 공유합니다.


  • 발표내용의 난이도 기본적인 사전지식 필요
  • 대상 데이터 분석 , 머신러닝 , AI 관련 직군
  • 발표 시간 17분
  • 키워드 오프라인AB테스트 , 추천알고리즘
정예원 Jeong, Yewon | 엔씨소프트 / NCSOFT

발표자 소개

직종 : AI R&D
직무 : Knowledge AI Research

업무 경력
2018 ~ NCSOFT
- PAIGE 프로야구 서비스의 콘텐츠 카드 추천 알고리즘 개발
- 추천 알고리즘 Offline A/B Test 방법론 개발 및 검증
- 연합뉴스 추천 알고리즘 개발
2016 ~ 2017, LINE+
- LINE메신저 타임라인 내 Contextual 광고 추천 알고리즘 개발
- 광고 타겟팅 유저 확대를 위한 Look a like(유사 타겟) 알고리즘 개발
2014 ~ 2015, SK플래닛
- 의류 스트리밍 서비스 Project Anne의 Size and Fit 추천 프로토타입 개발

강연 경력
2021.3 NCDP2020 '추천알고리즘 Offline A/B 테스트 (feat. PAIGE 프로야구 서비스) 강연'

Top