오랜 시간 동안 소프트웨어 개발 분야에 몸을 담고 소프트웨어 기술의 발달을 지켜보다 보면 여기에도 분명히 트랜드가 있습니다. 최근 빅데이터 분야의 기술발전을 살펴보면 초기에는 빅데이터 플랫폼인 하둡, 몽고DB, HBase 와 같은 NoSQL 기술의 등장이 그랬었고 Spark, Storm 과 같은 실시간처리 플랫폼이 등장하고 요사이에는 머신러닝, 딥러닝, 인공지능에 이르기까지 기술의 진화속도도 빠르고 이러한 제법 어려운 기술들도 일반인들의 관심들을 크게 받는 시대가 되었습니다. 다른 분야도 마찬가지겠지만 워낙 이쪽이 핫하고 그 변화의
아마 인터넷 비즈니스나 인터넷 광고사업을 하는 사업자라면 노출하는 광고의 효율이나 웹 페이지 변경에 따른 사용자 반응을 파악하기 위하여 몇 가지 후보를 사용자들에게 노출해 측정하고 판단하는 A/B 테스트에 대해서 들어본 적이 있을 것이다. 이 글은 최근 A/B 테스트가 가진 문제점을 해결할 수 있다고 해서 관심을 끌고 있는 Multi-Armed Bandit 알고리즘에 대한 소개이다. Multi-Armed Bandit (직역하자면 팔 여러 개 달린 도둑놈 정도 되겠다. 이하 글에서는 MAB로 부르겠다) 알고리즘은 간단히 Bandit