model evaluation

21시간 전 · ai

Train-Test Split의 종말

번역할 텍스트를 제공해 주시겠어요?

#train-test split #machine learning #model evaluation #cross-validation #data science
2일 전 · ai

Bias–Variance Tradeoff — 시각적으로 그리고 실용적으로 설명 (Part 6)

편향이 실제 의미하는 바 실용적 정의 편향은 모델이 진정한 패턴을 학습하지 못했기 때문에 평균적으로 얼마나 틀렸는지를 나타냅니다. 높은 편향은 다음과 같은 경우에 발생합니다: - Th...

#bias-variance tradeoff #overfitting #underfitting #machine learning #model evaluation #regularization #production ML
2일 전 · ai

왜 Accuracy는 거짓말을 하는가 — 실제로 중요한 Metrics (Part 4)

‘Why Accuracy Lies — The Metrics That Actually Matter Part 4’ 표지 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,for...

#accuracy #machine-learning-metrics #model-evaluation #production-ml #data-science
2일 전 · ai

Amazon의 AI 벤치마크는 중요하지 않다는 베팅

Rohit Prasad, Amazon의 AGI SVP. 이것은 Alex Heath가 쓴 Sources의 발췌이며, AI와 기술 산업에 관한 뉴스레터로, The Verge 구독자를 위해 독점 제공됩니다.

#Amazon #AI benchmarks #model evaluation #AGI #machine learning #industry perspective
3일 전 · ai

⚠️ 머신러닝에서 데이터 누수

현실 세계 ML 시스템을 망치는 조용한 정확도 파괴자 ML 엔지니어링 실패 시리즈 파트 2 대부분의 머신러닝 초보자들은 모델 선택에 집착한다...

#data leakage #machine learning #model evaluation #training pipeline #ML engineering #validation accuracy #production models