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Bandit 알고리즘으로 광고 탐색-활용 균형
Multi-Armed Bandit 알고리즘을 광고 추천에 적용해 탐색-활용 균형을 해결한 경험이 있습니다. 기존 규칙 기반 추천은 성과가 검증된 광고만 노출해 신규 광고가 기회를 얻기 어려웠습니다. Thompson Sampling을 도입해 각 광고의 CTR을 베타 분포로 모델링하고, 불확실성이 높은 광고에도 탐색 기회를 자동으로 부여했습니다.
강화학습 관점에서 상태는 사용자 컨텍스트, 행동은 광고 선택, 보상은 클릭 여부로 정의했습니다. 데이터 기반 의사결정으로 보상 신호를 실시간으로 수집해 각 광고의 분포를 업데이트했습니다. AI 기술 활용 결과 신규 광고의 노출 기회가 35% 증가하면서 전체 CTR도 7% 향상됐습니다. 이 경험으로 RL의 탐색-활용 균형 개념을 실제 서비스에 적용하는 실전 감각을 키웠습니다.
이 결의 특징
Thompson Sampling을 MDP 프레임으로 명시적으로 재해석(상태=사용자 컨텍스트, 행동=광고 선택, 보상=클릭)하는 흔적이 있습니다. Bandit 알고리즘을 단순 도구가 아니라 강화학습 관점에서 연결하는 구조라, 이론과 실전을 잇는 결이 보입니다. 신규 광고 노출 35% 증가와 CTR 7% 향상이 함께 제시돼 탐색과 활용 균형의 실제 효과가 수치로 드러납니다.
면접관이 다음에 할 행동
베타 분포로 CTR을 모델링한다는 언급이 있어 면접관이 '사전 분포 설정은 어떻게 했나요?'나 '처음에 데이터가 없는 신규 광고는 어떻게 초기화했나요?'로 콜드 스타트 세부를 파고드는 자리가 생기는 결입니다. 확률 모델 구성 경험의 세부를 확인하려는 꼬리질문이 자주 보입니다.