Публикации по теме 'experimentation'


Ускоритель статистики - когда, почему и как
Ускоритель статистики - когда, почему и как Привет, читатели! Я Сэмми и один из инженеров по машинному обучению, которые создали Stats Accelerator , набор алгоритмов адаптивного распределения трафика. Это первая часть из двух частей, и я пишу эту часть, чтобы пролить свет на то, зачем мы создали Stats Accelerator, для каких бизнес-потребностей он был разработан, а также дать общее объяснение того, как работают эти алгоритмы и как они может применяться к потребностям вашего..

3 способа оставаться впереди в гонке НИОКР — Машинное обучение и своевременность выхода на рынок
Поднимите руки, если у вас когда-либо был Microsoft Zune . Не думал. MP3-плеер — одна из немногих неудач Microsoft, отчасти потому, что к моменту его выпуска Apple загнала рынок в угол. Время выхода на рынок имеет решающее значение. Вряд ли это новая идея. Он двигал мировую торговлю на протяжении тысячелетий. Прошло 30 лет с тех пор, как классическое исследование McKinsey показало, что компании теряют 33% прибыли после уплаты налогов, когда продукты поставляются с опозданием на..

Важность поиска правильных показателей для экспериментов
Введение Эксперименты — это мощный способ проверки гипотез, извлечения уроков из данных и принятия обоснованных решений. Однако не все эксперименты одинаковы. Качество и достоверность эксперимента во многом зависят от выбора и оценки метрик. Метрики — это количественные показатели, которые указывают на производительность, поведение или результат эксперимента. Они помогают нам ответить на такие вопросы, как: Как эксперимент повлиял на пользователей? Достиг ли эксперимент своей цели?..