AI & Data
데이터 분포 변화 관찰하기, 유지보수할 때 남겨 둘 예제
모델 코드가 그대로여도 입력 데이터의 분포가 달라지면 결과가 달라질 수 있다. 다시 읽을 수 있는 최소 맥락를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
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모델 코드가 그대로여도 입력 데이터의 분포가 달라지면 결과가 달라질 수 있다. 다시 읽을 수 있는 최소 맥락를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
벡터 두 개가 비슷하다는 말에는 방향과 크기라는 서로 다른 기준이 섞일 수 있다. 다시 읽을 수 있는 최소 맥락를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
텍스트 문제에서 복잡한 모델부터 선택하면 데이터와 평가의 기본 문제를 놓치기 쉽다. 다시 읽을 수 있는 최소 맥락를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
값의 단위가 크게 다른 피처를 그대로 차원 축소하면 큰 단위의 열이 결과에 강하게 영향을 줄 수 있다. 다시 읽을 수 있는 최소 맥락를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
높은 확률을 출력하는 모델이 그만큼 자주 맞는다고 바로 믿을 수는 없다. 다시 읽을 수 있는 최소 맥락를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
단일 점수는 어떤 클래스를 서로 혼동하는지 보여 주지 못한다. 다시 읽을 수 있는 최소 맥락를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.