AI & 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.
만들며 배우고, 배운 것을 나눕니다.
더 나은 제품을 향한 개발의 기록.
작은 발견부터 깊이 있는 고민까지.
같은 데이터로 학습과 평가를 모두 하면 모델이 새로운 입력을 얼마나 잘 처리하는지 알기 어렵다. 정상 경로 밖의 입력를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
변경되지 않은 자원을 매번 전체로 내려받으면 불필요한 전송이 생긴다. 변수를 줄이는 순서를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
로컬 저장소의 데이터 모양을 바꾼 뒤 예전 값 때문에 화면 초기화가 실패할 수 있다. 변수를 줄이는 순서를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
외부에서 들어오는 웹훅은 보낸 쪽을 주장하는 헤더만으로 신뢰할 수 없다. 변수를 줄이는 순서를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
회고에서 좋은 의견이 많이 나와도 다음 주에 달라지는 행동이 없으면 같은 이야기를 반복하게 된다. 개선안도 작게 검증할 수 있어야 한다. 변수를 줄이는 순서를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
서버의 날짜 문자열을 그대로 표시하면 접속 지역에 따라 게시일이 달라질 수 있다. 변수를 줄이는 순서를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.