AI & Data
실험을 다시 실행할 수 있게 기록하기, 리뷰에서 함께 확인할 질문
같은 코드인데 실행할 때마다 점수가 바뀌면 변경의 효과를 판단하기 어렵다. 코드 밖의 맥락 전달하기를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
만들며 배우고, 배운 것을 나눕니다.
더 나은 제품을 향한 개발의 기록.
작은 발견부터 깊이 있는 고민까지.
같은 코드인데 실행할 때마다 점수가 바뀌면 변경의 효과를 판단하기 어렵다. 코드 밖의 맥락 전달하기를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
복잡한 모델이 돌아간다는 사실만으로 유용한 예측을 만든다고 판단하기 어렵다. 코드 밖의 맥락 전달하기를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
평균 오차가 줄었어도 드물게 발생하는 큰 실수는 더 커졌을 수 있다. 코드 밖의 맥락 전달하기를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
평균에서 멀리 떨어진 값을 모두 지우면 중요한 드문 사건까지 사라질 수 있다. 코드 밖의 맥락 전달하기를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
미래 값을 예측하는 문제를 무작위로 나누면 미래 정보가 과거의 학습에 섞일 수 있다. 코드 밖의 맥락 전달하기를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
같은 사용자의 기록이 학습과 평가에 나뉘어 있으면 새 사용자에 대한 성능을 과대평가할 수 있다. 코드 밖의 맥락 전달하기를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.