AI & Data
분류 임계값을 별도로 선택하기, 리뷰에서 함께 확인할 질문
같은 확률 예측이라도 어디서 양성으로 판단할지에 따라 서비스 동작이 달라진다. 코드 밖의 맥락 전달하기를 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
정밀도와 재현율의 질문, 리뷰에서 함께 확인할 질문
모델을 개선했다는 말이 어떤 종류의 실수를 줄였다는 뜻인지 분명하지 않을 수 있다. 코드 밖의 맥락 전달하기를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
AI & Data
불균형한 데이터의 기준선, 리뷰에서 함께 확인할 질문
대부분이 같은 클래스인 데이터에서는 아무것도 구분하지 않는 모델도 높은 정확도를 보일 수 있다. 코드 밖의 맥락 전달하기를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
AI & Data
결측값의 의미부터 확인하기, 리뷰에서 함께 확인할 질문
비어 있는 값을 모두 0으로 바꾸면 실제 0과 관찰하지 못한 상태가 섞인다. 코드 밖의 맥락 전달하기를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
AI & Data
전처리에서 생기는 데이터 누수, 리뷰에서 함께 확인할 질문
모델에 평가 데이터를 직접 넣지 않았어도 전처리 단계에서 평가 정보가 전달될 수 있다. 코드 밖의 맥락 전달하기를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
AI & Data
학습 데이터와 평가 데이터 나누기, 리뷰에서 함께 확인할 질문
같은 데이터로 학습과 평가를 모두 하면 모델이 새로운 입력을 얼마나 잘 처리하는지 알기 어렵다. 코드 밖의 맥락 전달하기를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.