Miscellaneous76 [2023-2] 김동한 - Improving Library User Experience with A/B Testing: Principles and Process A/B 테스트를 실제로 진행했던 사례연구에 대한 논문 https://quod.lib.umich.edu/w/weave/12535642.0001.101?view=text;rgn=main Abstract 사용자 경험 연구 방법론에 해당하는 A/B 테스트를 통해 사용자 상호작용 측정 및 평가 A/B 테스트 가장 성과가 좋은 변형을 결정하기 위해 제품이나 서비스의 다양한 변형을 사용자에게 무작위로 제공하는 통제된 실험과정을 수반 A/B테스트 진행과정에서 수집되고 분석된 데이터를 통해 도서관은 사용자 중심의 웹사이트 변경을 시작, 사용자 경험을 개선 : 이 논문에서는 도서관 사이트에서의 A/B 테스트 프로세스를 설명함. Introduction - UX(사용자 경험 : User Experience) 연구자는 도서관 .. 2024. 2. 20. [2023-2] 염제원 - Topology of Learning in Artificial Neural Networks https://arxiv.org/abs/1902.08160 Topology of Learning in Artificial Neural Networks Understanding how neural networks learn remains one of the central challenges in machine learning research. From random at the start of training, the weights of a neural network evolve in such a way as to be able to perform a variety of tasks, like classif arxiv.org Abstract Neural Network의 학습과정을 Topological Data.. 2024. 2. 19. [2023-2] 김동한 - Variable Selection via the Sparse Net Variable Selection via the Sparse Net https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002484008 Variable Selection via the Sparse Net Variable selection is an important problem when the model includes many noisy variables. For years, the sparse penalized approaches have been proposed for the problem. Examples are the least absolute selectio.. 2024. 2. 4. [2023-2] 염제원 - Real-time prediction of COVID-19 related mortality using electronic health records https://www.nature.com/articles/s41467-020-20816-7 Abstract COVID-19과 관련한 사망률 예측 모델인 COVID-19 early warning system (CovEWS)을 개발함. 총 2,863년의 기간, 66,430명의 환자, 69개의 의료기간에서 수집된 데이터를 사용함. 5005명의 사망 1시간 및 192시간 전의 환자로 구성된 외부 cohort에 대해 특이도 78.8%, 69.4% 및 민감도 95% 초과의 예측을 해냄. Introduction COVID-19 예측 모델은 포화 상태인 병원이 한정된 자원을 더 효과적으로 배분할 수 있게 할 수 있음. 관측 데이터가 많아질 수록 새로운 risk factor나 기존 변수들 간의 연관성이 발견될 수 있음... 2024. 1. 29. 이전 1 ··· 15 16 17 18 19 다음
