AI & Data
분류 임계값을 별도로 선택하기, 유지보수할 때 남겨 둘 예제
같은 확률 예측이라도 어디서 양성으로 판단할지에 따라 서비스 동작이 달라진다. 다시 읽을 수 있는 최소 맥락를 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, 유지보수할 때 남겨 둘 예제
모델을 개선했다는 말이 어떤 종류의 실수를 줄였다는 뜻인지 분명하지 않을 수 있다. 다시 읽을 수 있는 최소 맥락를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
AI & Data
불균형한 데이터의 기준선, 유지보수할 때 남겨 둘 예제
대부분이 같은 클래스인 데이터에서는 아무것도 구분하지 않는 모델도 높은 정확도를 보일 수 있다. 다시 읽을 수 있는 최소 맥락를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
AI & Data
결측값의 의미부터 확인하기, 유지보수할 때 남겨 둘 예제
비어 있는 값을 모두 0으로 바꾸면 실제 0과 관찰하지 못한 상태가 섞인다. 다시 읽을 수 있는 최소 맥락를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
AI & Data
전처리에서 생기는 데이터 누수, 유지보수할 때 남겨 둘 예제
모델에 평가 데이터를 직접 넣지 않았어도 전처리 단계에서 평가 정보가 전달될 수 있다. 다시 읽을 수 있는 최소 맥락를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
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.