model evaluation — Page 2

1개월 전 · ai

머신러닝 오류 이해하기: Accuracy, Precision, Recall 및 F1 Score

Machine Learning Metrics – 직관적인 가이드 Machine Learning 모델은 종종 숫자로 평가되지만, 많은 초보자와 심지어 실무자들조차도 무엇을 …

#machine learning #accuracy #precision #recall #f1-score #confusion matrix #classification metrics #model evaluation
1개월 전 · ai

Ablation Technique을 위한 코드 생성 — 문서

개요: Ablation Technique for Code Generation은 코드‑생성 모델을 체계적으로 제거하고 비활성화함으로써 분석하고 개선하는 방법론입니다, ...

#code generation #ablation study #model evaluation #prompt engineering #large language models
1개월 전 · ai

Thinking Tokens는 동일하게 생성되지 않는다: 벤치마크가 ‘Search’와 ‘Insight’를 구분하지 못하는 이유 (A PCP Experiment)

실험 개요 나는 다양한 “reasoning” 모델이 실제로 생각 예산을 어떻게 사용하는지 이해하기 위해 실험을 진행해 왔습니다. 결과는…

#LLM #reasoning #token budgeting #benchmarks #post correspondence problem #model evaluation
1개월 전 · ai

Train-Test Split의 종말

번역할 텍스트를 제공해 주시겠어요?

#train-test split #machine learning #model evaluation #cross-validation #data science
1개월 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
1개월 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
1개월 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
1개월 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

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