Recommendation System, Recommendations, Translation.
(방송) 후보가 학습과 추론 과정에 그대로 나타나지 않기 때문입니다. 순위를 부여할 (방송) 후보가 (모델) 학습 시와 추론 시에 일정하게 나타나지 않기에, 저희 플랫폼과 같이 시시각각 변하는 상황에서 오프라인 데이터는 금세 온라인 데이터와 비교하기 어려워집니다. 이는 카탈로그가 비교적 빠르게 바뀌지 않는 전통적인 전자 상거래 및 콘텐츠 사이트와는 다릅니다. 결국 저희는 오프라인 ROC AUC 성능을 최적화하는 모델이 온라인 성능을 향상시키기 위한 더 나은 대용물이 될 것이라고 결론을 내렸습니다. 본질적으로, ROC AUC를