AI & Data
학습 데이터와 평가 데이터 나누기, 유지보수할 때 남겨 둘 예제
같은 데이터로 학습과 평가를 모두 하면 모델이 새로운 입력을 얼마나 잘 처리하는지 알기 어렵다. 다시 읽을 수 있는 최소 맥락를 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. 다시 읽을 수 있는 최소 맥락를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
결론만 남은 설계 문서는 시간이 지나면 왜 그런 선택을 했는지 설명하지 못한다. 제약이 달라졌을 때 바꿀 부분과 지킬 부분을 구분할 수 있어야 한다. 다시 읽을 수 있는 최소 맥락를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
외부에서 들어오는 웹훅은 보낸 쪽을 주장하는 헤더만으로 신뢰할 수 없다. 코드 밖의 맥락 전달하기를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
서버의 날짜 문자열을 그대로 표시하면 접속 지역에 따라 게시일이 달라질 수 있다. 코드 밖의 맥락 전달하기를 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. 코드 밖의 맥락 전달하기를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
동시 요청을 무조건 많이 받으면 메모리와 데이터베이스 연결이 먼저 고갈될 수 있다. 자원 한도와 내부 큐, 워커 수를 함께 조절해야 한다. 코드 밖의 맥락 전달하기를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.