AI & Data
텍스트 분류의 TF-IDF 기준선, 유지보수할 때 남겨 둘 예제
텍스트 문제에서 복잡한 모델부터 선택하면 데이터와 평가의 기본 문제를 놓치기 쉽다. 다시 읽을 수 있는 최소 맥락를 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.
카테고리AI & Data
필터 초기화AI & Data
PCA를 적용하기 전의 스케일, 유지보수할 때 남겨 둘 예제
값의 단위가 크게 다른 피처를 그대로 차원 축소하면 큰 단위의 열이 결과에 강하게 영향을 줄 수 있다. 다시 읽을 수 있는 최소 맥락를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
AI & Data
예측 확률과 실제 빈도, 유지보수할 때 남겨 둘 예제
높은 확률을 출력하는 모델이 그만큼 자주 맞는다고 바로 믿을 수는 없다. 다시 읽을 수 있는 최소 맥락를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
AI & Data
혼동 행렬로 실패 종류 나누기, 유지보수할 때 남겨 둘 예제
단일 점수는 어떤 클래스를 서로 혼동하는지 보여 주지 못한다. 다시 읽을 수 있는 최소 맥락를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
AI & Data
실험을 다시 실행할 수 있게 기록하기, 유지보수할 때 남겨 둘 예제
같은 코드인데 실행할 때마다 점수가 바뀌면 변경의 효과를 판단하기 어렵다. 다시 읽을 수 있는 최소 맥락를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
AI & Data
복잡한 모델 앞의 단순한 기준선, 유지보수할 때 남겨 둘 예제
복잡한 모델이 돌아간다는 사실만으로 유용한 예측을 만든다고 판단하기 어렵다. 다시 읽을 수 있는 최소 맥락를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.