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3주 전 · ai

ML 모델: 왜 당신의 예측은 좋은가... 그렇지 않을 때까지

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#machine learning #feature engineering #ML pipelines #model evaluation #business metrics #data science #production ML #model monitoring
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