AI & Data
학습 데이터와 평가 데이터 나누기, 실패를 설명할 단서 남기기
같은 데이터로 학습과 평가를 모두 하면 모델이 새로운 입력을 얼마나 잘 처리하는지 알기 어렵다. 결과와 원인을 구분하는 기록를 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.
최근 이야기
작은 발견부터 깊이 있는 고민까지.
Backend
ETag로 같은 응답 다시 확인하기, 경계 조건에서 다시 살펴보기
변경되지 않은 자원을 매번 전체로 내려받으면 불필요한 전송이 생긴다. 정상 경로 밖의 입력를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
Engineering Culture
아키텍처 결정에 당시의 맥락 남기기, 실패를 설명할 단서 남기기
결론만 남은 설계 문서는 시간이 지나면 왜 그런 선택을 했는지 설명하지 못한다. 제약이 달라졌을 때 바꿀 부분과 지킬 부분을 구분할 수 있어야 한다. 결과와 원인을 구분하는 기록를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
Frontend
브라우저 저장값의 버전 관리, 경계 조건에서 다시 살펴보기
로컬 저장소의 데이터 모양을 바꾼 뒤 예전 값 때문에 화면 초기화가 실패할 수 있다. 정상 경로 밖의 입력를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
DevOps
자원 한도와 애플리케이션 동시성 맞추기, 경계 조건에서 다시 살펴보기
동시 요청을 무조건 많이 받으면 메모리와 데이터베이스 연결이 먼저 고갈될 수 있다. 자원 한도와 내부 큐, 워커 수를 함께 조절해야 한다. 정상 경로 밖의 입력를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
AI & Data
라벨의 정의와 일치도, 경계 조건에서 다시 살펴보기
같은 사례에 서로 다른 기준으로 라벨을 붙이면 모델의 한계와 데이터의 모호함을 구분하기 어렵다. 정상 경로 밖의 입력를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.