AI & Data
라벨의 정의와 일치도, 경계 조건에서 다시 살펴보기
같은 사례에 서로 다른 기준으로 라벨을 붙이면 모델의 한계와 데이터의 모호함을 구분하기 어렵다. 정상 경로 밖의 입력를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
THE BUILDER’S NOTE
Engineering.
01 / INSIDE THE BUILD만들며 배우고, 배운 것을 나눕니다.
더 나은 제품을 향한 개발의 기록.
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작은 발견부터 깊이 있는 고민까지.
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필터 초기화AI & Data
데이터 스키마를 입력 계약으로, 경계 조건에서 다시 살펴보기
열 이름이 같아도 타입과 단위가 바뀌면 모델은 의미가 다른 입력을 받을 수 있다. 정상 경로 밖의 입력를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
AI & Data
데이터 분포 변화 관찰하기, 경계 조건에서 다시 살펴보기
모델 코드가 그대로여도 입력 데이터의 분포가 달라지면 결과가 달라질 수 있다. 정상 경로 밖의 입력를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
AI & Data
코사인 유사도가 묻는 것, 경계 조건에서 다시 살펴보기
벡터 두 개가 비슷하다는 말에는 방향과 크기라는 서로 다른 기준이 섞일 수 있다. 정상 경로 밖의 입력를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
AI & Data
텍스트 분류의 TF-IDF 기준선, 경계 조건에서 다시 살펴보기
텍스트 문제에서 복잡한 모델부터 선택하면 데이터와 평가의 기본 문제를 놓치기 쉽다. 정상 경로 밖의 입력를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
AI & Data
PCA를 적용하기 전의 스케일, 경계 조건에서 다시 살펴보기
값의 단위가 크게 다른 피처를 그대로 차원 축소하면 큰 단위의 열이 결과에 강하게 영향을 줄 수 있다. 정상 경로 밖의 입력를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.