Y가 명확하지 않은 머신 러닝: 비즈니스 제약사항을 고려한 실시간 추론 #우아콘2023 #우아한형제들
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AI 핵심 요약
배달 시간은 라이더·가게·사용자 상황과 주문 단계에 따라 달라지며, 정확한 예측값이 반드시 좋은 고객 경험이나 비즈니스 결과로 이어지지는 않았습니다. 발표팀은 배달 시간을 여러 구간으로 나누고, 주문 전 노출용 예상 시간과 주문 후 안내 시간을 구분해 각기 다른 목표와 제약을 반영했습니다. 신경망으로 단일 값 대신 확률 분포를 예측하고, 커스텀 손실 함수와 버퍼를 적용했으며, H3 인덱스·임베딩·실시간 및 과거 통계 피처를 활용해 실시간 추론을 구성했습니다. 사전·실시간·대체 모델과 방어 로직으로 서빙을 안정화하고, 정확도뿐 아니라 주문 전환과 취소 등 비즈니스 영향을 함께 측정해야 한다는 점을 강조했습니다.
- 예측 타깃을 정할 때는 오차 최소화뿐 아니라 예측 시간이 주문 전환과 배달 품질에 미치는 영향도 함께 정의해야 합니다.
- 롱테일 지연 사례는 데이터가 적고 원인 변수를 찾기 어려우므로, 연속형 변수를 구간화해 드문 상황을 학습시키는 방법을 고려할 수 있습니다.
- 주문 단계마다 이용 가능한 정보가 다르므로 피처를 기본·실시간·과거 통계로 나누고, 추론 시점에 맞춰 사용하세요.
- 실시간 모델의 장애에 대비해 기본 피처만 쓰는 대체 모델과 방어 로직을 준비하면 서빙 안정성을 높일 수 있습니다.
소개
[WOOWACON2023 세션 다시보기] 👉 세션 설명 현실 세계에서 예측은 이론과 정말 많이 다릅니다. 정확한 답과 비즈니스적으로 좋은 답은 항상 일치하지 않습니다. 정답과 해답 사이에서 실시간 예측 모델을 도입하기까지 길고 긴 여정을 소개합니다. ㅤ 👉 발표자 소개 배달시간예측서비스팀 이봉호 데이터 엔지니어부터 데이터 과학자까지 데이터 업계 밥만 먹고 살아온, 사연 많은 개발자입니다. 배달시간예측서비스팀 김동인 우아한형제들에서 데이터 과학자로 시간예측, 이상탐지, 랭킹 등의 프로젝트를 진행했습니다. 예측모델링과 사회과학에서의 양적연구에 관심이 있습니다. 👍 추천 대상 - 다양한 유관부서와 함께 프로덕트를 개발하는 데이터과학자 - AI/ML프로덕트를 개발하고 실시간환경에서 서빙하려는 분 - 배달시간예측에 대한 인사이트가 필요하신 분 🙋🏻♀️ 세션에 대해 궁금한 점이 있다면 dev_relations@woowahan.com 으로 문의주시기 바랍니다.
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