Machine Learning 21
회사 상품 추천 모델 만들기 (7) 작은 시너지, 큰 교훈, 과적합 안정화와 회고
단독으로 회귀했던 learning rate 변경이 정규화 강화와 결합되면 시너지를 낸 과정. 학습 곡선의 정점이 epoch 1에서 10으로 이동한 이유, 그리고 7부작 전체에서 여전히 모르는 것 위주의 회고.
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Machine Learning 25
회사 상품 추천 모델 만들기 (6) 가설이 깨질 때, 실패들의 분류학
계절 데이터 가설, 검색의도 피처, EMA 설정, 임베딩 평균 ensemble. 네 가지 실패의 결이 모두 달랐다. 데이터·피처·구현·수학적 가정 중 어디서 틀렸는지 분류해 정리한 실패 기록.
Machine Learning 23
회사 상품 추천 모델 만들기 (5) 숫자를 믿으려면, 측정의 불확실성과 통계적 엄밀함
MPS에서 같은 코드를 두 번 돌리면 recall@20이 ±0.005 흔들린다. 이 노이즈 속에서 '정말 나아졌다'를 말하기 위한 best-of-N 프로토콜, R* baseline, 그리고 paired permutation + Holm-Bonferroni의 의미.
Machine Learning 17
회사 상품 추천 모델 만들기 (4) 피처를 고르는 법, greedy가 놓치는 조합
단독 ablation이 1위로 꼽은 피처가 최종 조합 1위가 아니었던 경험. greedy forward selection의 한계와 전수 부분집합 탐색의 가치, 그리고 4개 결합이 모든 단독보다 나빴던 과적합 사례.
Machine Learning 30
회사 상품 추천 모델 만들기 (3) 콘텐츠 Two-Tower를 세우다, ID 임베딩을 버리고 얻은 것
Two-Tower 구조에서 Item ID 임베딩을 제거하고 콘텐츠 피처만으로 상품을 표현한 결정. 학습 동역학(sampled softmax, logQ correction)과 142K 규모에서 FAISS를 쓰지 않은 서빙 결정까지.
Machine Learning 18
회사 상품 추천 모델 만들기 (2) 데이터를 다시 깔다, 후보풀 축소와 운영 안전 장치
첫 모델이 깨진 근본 원인 중 하나는 1.1M 상품 전체를 다루려 한 것이었다. 후보풀을 142K로 줄이는 결정과, prod DB SELECT-only 추출·시간 기반 split의 누수 가드 등 운영 안전 장치를 다룬다.
Machine Learning 36
회사 상품 추천 모델 만들기 (1) - 왜 추천 시스템인가, 그리고 첫 모델은 왜 깨졌는가
B2B 패션 도매 사이트의 개인화 추천 모델을 만들면서 거쳤던 학습과 결정의 기록. 1편은 추천 패러다임 선택의 트레이드오프와, 첫 모델이 recall@20=0.0048로 깨졌던 진단.