Enterprise Intelligence Hub
Auto-tuner Posts
Mastering Complexity
복합적인 비즈니스 환경을 단순 명료한 결론으로 전환하는 EXA의 Unified Intelligence 생태계를 탐험하고, 귀사의 엔터프라이즈 전략을 재정의하십시오.
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BA024. EXAWin 베이지안 엔진의 진화: 데이터가 스스로 파라미터를 튜닝하는 날
EXA 베이지안 엔진은 수주 확률을 계산해 주었지만, 그 정밀도는 사람이 설정한 초기 파라미터에 달려 있었다. 100개의 과거 딜 데이터가 쌓였을 때, 엔진은 스스로 진화할 준비를 마쳤다. Grid Search, MCMC 앙상블 샘플링, 교차검증 — 세 개의 수학적 도구가 협업하여 최적의 파라미터를 찾아가는 과정을 소설로 그립니다.
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BA025. 최적의 경계를 찾아서 — Grid Search와 Youden's J의 수학
3,240개의 파라미터 조합 중 어떻게 '최적'을 찾는가? Grid Search가 전수 탐색하고, Youden's J 지수가 민감도와 특이도의 균형점을 찾는 수학적 원리를 비즈니스 맥락과 함께 풀어낸다. 영업 단계 가중치(T)와 시그널 민감도(k)를 데이터가 스스로 조율하는 Auto-Tuner의 첫 번째 기둥.
ANALYSIS
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BA026. 입자들의 합의 — MCMC 앙상블과 교차검증의 수학
Grid Search가 '최적의 언덕'을 찾았다면, MCMC 앙상블 샘플러는 '그 언덕의 높이가 맞다'고 256명의 탐험가가 합의하는 과정이다. Emcee의 아핀 불변 워커, R̂ 수렴 진단, HDI 95% 신뢰구간, 그리고 5-Fold 교차검증과 Signal Lift 분석의 수학적 원리를 비즈니스 맥락과 함께 풀어낸다.
ANALYSIS