AI & Data
전처리에서 생기는 데이터 누수, 작은 재현 예제로 좁혀 가기
모델에 평가 데이터를 직접 넣지 않았어도 전처리 단계에서 평가 정보가 전달될 수 있다. 변수를 줄이는 순서를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
만들며 배우고, 배운 것을 나눕니다.
더 나은 제품을 향한 개발의 기록.
작은 발견부터 깊이 있는 고민까지.
모델에 평가 데이터를 직접 넣지 않았어도 전처리 단계에서 평가 정보가 전달될 수 있다. 변수를 줄이는 순서를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
서로 연결된 두 번의 저장 중 하나만 성공하면 데이터의 의미가 깨질 수 있다. 변수를 줄이는 순서를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
클릭할 수 있는 글자를 모두 div로 만들면 키보드 조작과 브라우저의 기본 동작을 따로 구현하게 된다. 변수를 줄이는 순서를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
기능 추가와 이름 변경, 포맷 수정이 한 번에 섞이면 리뷰어가 실제 동작 변화를 찾기 어렵다. 변경을 나누는 기준은 파일 수보다 설명 가능한 목적이다. 변수를 줄이는 순서를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
같은 데이터로 학습과 평가를 모두 하면 모델이 새로운 입력을 얼마나 잘 처리하는지 알기 어렵다. 변수를 줄이는 순서를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
로컬 저장소의 데이터 모양을 바꾼 뒤 예전 값 때문에 화면 초기화가 실패할 수 있다. 동작보다 먼저 정할 기준를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.