마르코프 결정 과정 MDP 모델 기반 사용자 피드백 루프 보상 함수 최적화와 시청 지속 시간 분산 제어를 통한 장기 인덱싱 스케일업 전략 반드시 알아야 할 실전 핵심
“박사님, 랭킹 신경망 시스템의 벨만 방정식(Bellman Equation) 잔차가 평소보다 5배 이상 튀고 있습니다. 사용자 피드백 루프의 동적 보상 기능이 완전히 무력화된 상태예요. 마르코프 결정 과정(MDP) 모델 상에서 상태 전이 확률 행렬이 노이즈로 오염되어, 시청 지속 시간(AVD) 분산 제어가 풀리고 장기 인덱싱 추천 피드에서 채널이 완전히 밀려나고 있습니다!” 제가 MCN 연합 데이터 사이언스 연구소에서 다차원…
