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왜 klastroTEST를 사용해야 할까요?

관측 연구에서 편향을 줄이는 데 널리 사용되는 방법인 성향 점수 매칭(Propensity Score Matching, PSM)은 그 자체로 한계가 있습니다.
klastroTest는 PSM을 사용하지 않습니다. klastroTest는 입력 데이터의 모든 특징을 관찰하고 통제 그룹과 실험 그룹을 매칭합니다.

A/B 테스트 결과를 3.6 초 만에? 이제 기다림은 끝났습니다!

빠르게 변화하는 리테일 업계에서 타이밍은 성공의 핵심입니다. 우리의 솔루션은 전통적인 CPU 기반 방식보다 수천 배 빠른 속도로 단 3.6초 만에 A/B 테스트 결과를 제공합니다.
이를 통해 실시간 데이터 기반 의사결정이 가능하며, 캠페인을 매일 최적화하여 트렌드보다 앞서 나갈 수 있습니다.
이제 긴 대기 시간은 끝났습니다. 🚀

GPU 가속화된 솔류션

우리의 벤치마크 결과에 따르면, klastroTest는 수만개의 데이터 포인트를 단 3.6초 만에 처리할 수 있습니다.
이는 전통적인 방식으로 15시간 이상 소요되던 작업을 수천 배 빠른 속도로 수행하는 것입니다. klastroTest와 함께 혁신적인 속도를 경험하세요! 🚀*

*실험군 45,192 x 12, 대조군 11,297 x 12 데이터셋 기준, 기존 솔루션 15+시간 vs. klastroTest 3.6초

컬럼 개수가 100개를 넘어가면, Apple Silicon이 서버 GPU보다 무려 2배 이상 빠릅니다.**

데이터셋 크기가 커질수록, 성능 차이는 더욱 벌어집니다. Apple Silicon이 너무 빨라서 클라우드 GPU는 더 이상 필요하지 않습니다.
퍼스널부터 엔터프라이즈까지, MPS 가속의 풀 스피드를 Python 기반으로 제공합니다.

**실험군 12,000 x 100, 대조군 12,00 x 100 데이터셋 기준, 서버 GPU는 매칭을 완료하는 데 20초 이상 소요됨. (네트워크 업로드/다운로드 오버헤드 병목 제외)

더 빠른 결과를 원하신다면, 온프레미스 솔류션의 강력한 성능을 경험해 보세요.

Apple Silicon Mac에서 동일한 데이터셋을 단 3.6초 만에 처리할 수 있습니다. 이는 기존 CPU 솔류션 보다 수천배 이상 성능 차이를 보여줍니다! 고성능 서버급의 GPU를 보유하고 계시다면, 동일한 작업을 약 3.7-3.8초 만에 완료할 수 있습니다. klastroTest는 최첨단 Apple Silicon과 NVIDIA GPU에 최적화가 되어 있어 연구자, 데이터 분석가, 개발자들이 놀라운 안정성과 함께 기록적인 속도로 결과를 얻을 수 있도록 지원합니다.*

*본 제품은 Apple Inc. 및 NVIDIA Corporation과 독립적인 제품으로, 제휴, 후원, 또는 보증되지 않았습니다. 벤치마크 결과는 표준 조건에서 진행된 내부 테스트를 기반으로 하며, 하드웨어 및 소프트웨어 구성에 따라 달라질 수 있습니다.

누락된 교란 요인? 문제 없습니다.

PSM은 관찰된 변수를 사용하여 개인이 치료를 받을 확률을 나타내는 성향 점수를 추정합니다.
데이터 세트에서 중요한 교란 변수가 누락되면 성향 점수가 부정확해져 불완전한 매칭과 편향된 치료 효과 추정치가 발생합니다.
klastroTest는 누락된 교란 변수 없이 포괄적인 매칭을 보장하여, 더 신뢰할 수 있는 처리 효과 추정치를 제공합니다.

고차원 데이터에 최적화되어 있습니다.

변수의 수가 증가함에 따라 성향 점수를 정확하게 추정하는 것이 더 복잡해집니다.
고차원 데이터에서 “차원의 저주”는 PSM이 개인을 효과적으로 매칭하는 능력을 저해하여 잠재적으로 편향을 증가시키고 분석 효율성을 감소시킬 수 있습니다.
klastroTest는 고차원 데이터를 손쉽게 처리하여, 기존 방법의 한계를 극복합니다.

선형성 가정의 문제를 가지지 않습니다.

많은 PSM 구현에서는 로지스틱 회귀를 사용하여 성향 점수를 예측합니다. 로지스틱 회귀는 변수와 결과 간의 선형 관계를 가정합니다.
그러나 이 가정이 모든 경우에 맞는 것은 아니므로 부정확한 성향 점수 추정 및 후속 매칭 오류가 발생할 수 있습니다.
klastroTest는 선형 가정을 필요로 하지 않아, 다양한 데이터셋에서 유연성과 정확성을 보장합니다.

klastroTest는 더 간단하고 정확합니다.

klastroTest는 개념적으로 더 간단하고 PSM보다 계산적으로 덜 까다롭습니다.
복잡한 모델링이나 추정 절차가 필요하지 않으므로 연구원이 더 쉽게 구현할 수 있습니다.
klastroTest의 알고리즘은 PSM의 성향 점수 추정 프로세스 중에 발생할 수 있는 오류 및 편향 가능성을 줄일 수 있습니다.

klastroTest는 딥러닝이 아닙니다.

klastroTest는 대규모 데이터 학습 과정을 요구하지 않으며, 기존 학습 데이터 없이도 정확한 결과를 제공합니다.
딥러닝과 달리, 학습 데이터 획득 및 전처리 과정이 필요하지 않아 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.
또한, klastroTest는 단순 유클리디안 거리나 Cosine Similarity 기반의 매칭보다 더 정교한 다차원 데이터를 분석하여 매칭 정확도를 극대화합니다.
이를 통해 고차원 데이터 환경에서도 효과적으로 작동하며, 정확성과 효율성을 동시에 제공합니다.