AI & Data
불균형한 데이터의 기준선, 대안을 선택하는 기준 정리
대부분이 같은 클래스인 데이터에서는 아무것도 구분하지 않는 모델도 높은 정확도를 보일 수 있다. 장점과 비용을 함께 보기를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
만들며 배우고, 배운 것을 나눕니다.
더 나은 제품을 향한 개발의 기록.
작은 발견부터 깊이 있는 고민까지.
대부분이 같은 클래스인 데이터에서는 아무것도 구분하지 않는 모델도 높은 정확도를 보일 수 있다. 장점과 비용을 함께 보기를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
긴 제목 하나 때문에 카드와 사이드바가 화면 밖으로 밀려나는 경우가 있다. 장점과 비용을 함께 보기를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
먼저 같은 값이 있는지 조회하는 방식만으로는 동시에 들어오는 중복 생성을 막기 어렵다. 장점과 비용을 함께 보기를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
배포 중 서버가 종료되면서 처리하던 요청까지 끊어질 수 있다. 새 요청을 막는 시점과 진행 중인 작업을 정리하는 시점을 구분해야 한다. 장점과 비용을 함께 보기를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
재고를 읽은 뒤 계산해서 저장하면 두 요청이 같은 이전 수량을 기준으로 판단할 수 있다. 장점과 비용을 함께 보기를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
수정이 필수인 결함과 개인적인 취향이 같은 어조로 전달되면 작성자가 우선순위를 판단하기 어렵다. 의견의 이유와 강도를 함께 적어야 한다. 장점과 비용을 함께 보기를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.