AI & Data
전처리에서 생기는 데이터 누수, 경계 조건에서 다시 살펴보기
모델에 평가 데이터를 직접 넣지 않았어도 전처리 단계에서 평가 정보가 전달될 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
학습 데이터와 평가 데이터 나누기, 경계 조건에서 다시 살펴보기
같은 데이터로 학습과 평가를 모두 하면 모델이 새로운 입력을 얼마나 잘 처리하는지 알기 어렵다. 정상 경로 밖의 입력를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
AI & Data
라벨의 정의와 일치도, 작은 재현 예제로 좁혀 가기
같은 사례에 서로 다른 기준으로 라벨을 붙이면 모델의 한계와 데이터의 모호함을 구분하기 어렵다. 변수를 줄이는 순서를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
AI & Data
데이터 스키마를 입력 계약으로, 작은 재현 예제로 좁혀 가기
열 이름이 같아도 타입과 단위가 바뀌면 모델은 의미가 다른 입력을 받을 수 있다. 변수를 줄이는 순서를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
AI & Data
데이터 분포 변화 관찰하기, 작은 재현 예제로 좁혀 가기
모델 코드가 그대로여도 입력 데이터의 분포가 달라지면 결과가 달라질 수 있다. 변수를 줄이는 순서를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
AI & Data
코사인 유사도가 묻는 것, 작은 재현 예제로 좁혀 가기
벡터 두 개가 비슷하다는 말에는 방향과 크기라는 서로 다른 기준이 섞일 수 있다. 변수를 줄이는 순서를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.