오프라인 A/B 테스트는 어떻게 해요?

오프라인 A/B 테스트는 주로 실제 서비스에 영향을 주지 않고 모델이나 알고리즘의 성능을 비교하거나 검증할 때 사용됩니다. 응답에 제시한 시간 기반의 방식은 하나의 방법일 수 있습니다. 이 경우, 일정 기간 동안의 데이터를 사용하여 모델을 학습시키고, 그 다음 기간의 데이터를 사용하여 테스트를 수행하는 방식입니다. 이는 시계열 데이터 또는 추천 시스템에 유용한 접근 방식일 수 있습니다. 다만 이런 접근법에서 중요한 것은, 학습 및 테스트기간 선택이 실제 예측하려는 시점과 비슷한 패턴을 가질 것으로 예상되어야 한다는 것입니다. 또 다른 잠재적인 접근 방식은 "사용자 기반" 분할입니다. 이 경우, 특정 사용자 그룹에 대해 모델 A를 적용하고 다른 그룹에 대해 모델 B를 적용합니다. 이러한 오프라인 실험이 흔치 않은 경우가 많지만, 학습된 모델이 각각 어떻게 작동하는지 더 잘 이해하기 위해 유용할 수 있습니다. 마지막으로, 일반적인 모델 학습과는 다르게 오프라인 A/B 테스트에서는 동일한 데이터 세트에 대해 두 가지 다른 모델(또는 파라미터 세트)을 비교한다는 점에서 차이가 있습니다. 일반적인 학습-테스트 분할 방식을 사용하면, 단일 모델의 성능만 평가되지만, A/B 테스팅은 여러 모델 간의 직접적인 성능 비교를 가능하게 합니다.