За гранью A-B: Синтетический контроль для оценки офлайн и онлайн экспериментов там, где A-B-тест невозможен
Привет! Я Настя — лид A/B Платформы в Wildberries. На протяжении всего карьерного пути меня интересует тема оценки эффектов. Для этого существуют различные инструменты, в числе которых как A/B‑тестирование, так и альтернативные способы, например, различные вариации Causal Inference.В этой статье я хочу поделиться примером проведения двух квази‑тестов в Wildberries с использованием Синтетического контроля (Synthetic Control), когда не получалось провести A/B‑тест, но все‑равно хотелось оценить эффект от изменений.Почему не А/B-тестирование?
LLM во временных рядах: от предикта температуры до криптовалют
Базовое желание человека -- знать что будет дальше. Какая завтра погода, в какое время не будет пробок, сколько будет стоить нефть и бакс. Было бы удобно провести быстрый анализ с LLM, ведь у каждого есть доступ хотя бы к одной нашумевшей нейросетке. Тем более LLM уже может прогнозировать будущее! Ниже вы можете посмотреть результаты прогноза для разных временных рядов из статьи Large Language Models Are Zero Shot Time Series Forecasters.Остается лишь вопрос, а можно ли лучше? Давайте разберемся!
