AI & Data
시간 순서를 지키는 평가, 경계 조건에서 다시 살펴보기
미래 값을 예측하는 문제를 무작위로 나누면 미래 정보가 과거의 학습에 섞일 수 있다. 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.
찾고 있던 이야기
작은 발견부터 깊이 있는 고민까지.
카테고리AI & Data
필터 초기화AI & Data
사용자 단위로 데이터를 분리하기, 경계 조건에서 다시 살펴보기
같은 사용자의 기록이 학습과 평가에 나뉘어 있으면 새 사용자에 대한 성능을 과대평가할 수 있다. 정상 경로 밖의 입력를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
AI & Data
분류 임계값을 별도로 선택하기, 경계 조건에서 다시 살펴보기
같은 확률 예측이라도 어디서 양성으로 판단할지에 따라 서비스 동작이 달라진다. 정상 경로 밖의 입력를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
AI & Data
정밀도와 재현율의 질문, 경계 조건에서 다시 살펴보기
모델을 개선했다는 말이 어떤 종류의 실수를 줄였다는 뜻인지 분명하지 않을 수 있다. 정상 경로 밖의 입력를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
AI & Data
불균형한 데이터의 기준선, 경계 조건에서 다시 살펴보기
대부분이 같은 클래스인 데이터에서는 아무것도 구분하지 않는 모델도 높은 정확도를 보일 수 있다. 정상 경로 밖의 입력를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
AI & Data
결측값의 의미부터 확인하기, 경계 조건에서 다시 살펴보기
비어 있는 값을 모두 0으로 바꾸면 실제 0과 관찰하지 못한 상태가 섞인다. 정상 경로 밖의 입력를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.