AI & Data
데이터 분포 변화 관찰하기, 변경 전후를 비교하는 방법
모델 코드가 그대로여도 입력 데이터의 분포가 달라지면 결과가 달라질 수 있다. 같은 조건에서 얻은 증거를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
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모델 코드가 그대로여도 입력 데이터의 분포가 달라지면 결과가 달라질 수 있다. 같은 조건에서 얻은 증거를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
DB 저장은 성공했지만 메시지 발행이 실패하면 다른 시스템에 변경이 전달되지 않을 수 있다. 같은 조건에서 얻은 증거를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
반복문에서 요소 크기를 읽고 스타일을 바꾸는 작업을 섞으면 레이아웃 계산이 잦아질 수 있다. 같은 조건에서 얻은 증거를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
오래된 산출물이 캐시에서 복원되면 코드가 수정됐는데도 변경이 반영되지 않을 수 있다. 캐시 키는 결과에 영향을 주는 입력을 설명해야 한다. 같은 조건에서 얻은 증거를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
설명과 예제가 서로 어긋나면 처음 사용하는 사람이 어디를 믿어야 할지 알기 어렵다. 예제의 전제와 기대 결과를 함께 관리해야 한다. 같은 조건에서 얻은 증거를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
벡터 두 개가 비슷하다는 말에는 방향과 크기라는 서로 다른 기준이 섞일 수 있다. 같은 조건에서 얻은 증거를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.