James Long ทดสอบ Jev ในการดึงคำอธิบายผู้รับเงินจากข้อมูลธนาคารดิบ
James Long ใช้ Jev แก้ปัญหาที่น่ารำคาญที่สุดในเครื่องมือการเงินส่วนบุคคล: สร้างคำอธิบายผู้รับเงินที่ดีจากข้อมูลธนาคารดิบ ทำได้ประมาณ 95% ในการลองครั้งแรก และมีวิธีปรับปรุงอีกมาก
ผู้เขียนทดลองใช้โมเดลเลือกการกระทำ Jev ใหม่ และเห็นว่าไม่น่าจะแทนที่การตรวจจับการฉ้อโกงการชำระเงินได้ เพราะคุณลักษณะจำนวนมากเป็นแบบตารางและประสิทธิภาพต่ำกว่า LightGBM แต่ก็ประทับใจเมื่อพิจารณาว่านี่อาจไม่ใช่กรณีการใช้งานที่ตั้งใจไว้
Time to start playing with #jev the new action selection model. Will it replace Fraud detection for payment. Well unlikely because a lot of the features are tabular. Underperforming a Lightgbm but it it already impressive given that this probably not the use case for it.