Andmebaasi logo
Valdkonnad ja kollektsioonid
Kogu ADA
Eesti
English
Deutsch
  1. Esileht
  2. Sirvi autori järgi

Sirvi Autor "Tadele, Bazen Teklehaymanot" järgi

Tulemuste filtreerimiseks trükkige paar esimest tähte
Nüüd näidatakse 1 - 1 1
  • Tulemused lehekülje kohta
  • Sorteerimisvalikud
  • Laen...
    Pisipilt
    listelement.badge.dso-type Kirje ,
    Variance Reduction In Online Controlled Experiments
    (Tartu Ülikool, 2025) Tadele, Bazen Teklehaymanot; Bentes, Carlos, juhendaja; Sügis, Elena, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
    Veebipõhised kontrollitud katsed aitavad kindlaks teha põhjuslikke seoseid, jagades osalejad juhuslikult test- ja kontrollrühmadesse. Siiski võib katseandmete suur hajuvus katse mõjusid varjutada. Hajuvuse vähendamise tehnikad leevendavad seda probleemi, suurendades katse tundlikkust ning vähendades vajaliku valimi suurust ja katse kestust. Sageli ei suuda traditsioonilised hajuvuse vähendamise meetodid hajuvust tõhusalt vähendada, kuna need ei võta täielikult arvesse osalisi korrelatsioone mitme kovariandi ja ärimõõdikute vahel. Selles uurimistöös rakendame masinõppel põhinevaid hajuvuse vähendamise tehnikaid Eesti rahvusvahelise mobiilsusettevõtte Bolt Technology OÜ sisekasutuses oleval testimisplatvormil. Näitame, et sellised meetodid vähendavad katsemõõdikute hajuvust kuni 51,2% ja töötavad senistest ettevõttes kasutatud meetoditest 6% võrra paremini. Meie tulemused näitavad, et masinõppel põhinevad meetodid suudavad tõhusalt ületada traditsiooniliste meetodite piirangud, vähendades oluliselt hajuvust sõidujagamise valdkonna kontrollitud katsetes.

DSpace tarkvara autoriõigus © 2002-2025 LYRASIS

  • Teavituste seaded
  • Saada tagasisidet