하이브리드

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RECOMMENDATION ENGINE

Hybrid Model

통계적 분석의 안정성과 머신러닝의 파격적인 예측력을 결합했습니다. 전통적인 방식과 현대적인 방식의 조화를 통해 시너지를 극대화한 모델입니다.

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통계 모델이 1차로 후보군을 추리고, AI 모델이 그 중에서 가장 유력한 번호를 2차로 선별합니다.

통계가 놓친 부분을 AI가 잡고, AI의 과적합(Overfitting) 오류를 통계가 잡아줍니다.

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가장 균형 잡힌 성능

높은 적중률과 안정성 동시 추구

두 가지 관점의 교차 검증

favorite

리스크는 줄이고 확률은 높이고 싶은 분

어느 한 쪽에 치우치지 않은 중도적인 선택

다양한 분석 기법을 한 번에 적용하고 싶은 분