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학습 곡선, 데이터 양을 늘렸을 때 훈련 점수와 검증 점수를 함께 읽기 머신러닝 모델의 성능이 기대보다 낮을 때 데이터를 더 모으면 나아질지 궁금해집니다. 이때 한 번의 검증 점수만으로는 학습 ..

작성자 관리자 작성일 10-15 조회 25
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순열 특성 중요도, 입력 열을 섞었을 때 모델 점수가 달라지는 이유 모델이 어떤 입력을 중요하게 사용했는지 설명할 때 특성 중요도 표를 자주 봅니다. 그런데 중요도라는 이름만으로 그 입력이 ..

작성자 관리자 작성일 10-14 조회 49
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군집 평가의 실루엣 점수, 가까운 이웃과 다른 군집의 거리를 비교하기 군집화 결과를 평가할 때는 정답 라벨이 없는 경우가 많습니다. 이때 데이터가 각 집단 안에서 얼마나 모여 있고 다른 집단과..

작성자 관리자 작성일 10-13 조회 37
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회귀 평가의 MAE와 RMSE, 큰 오차가 점수에 미치는 영향 회귀 모델의 평가표에서 MAE는 비슷한데 RMSE는 크게 다른 결과를 볼 수 있습니다. 이때 어느 계산이 잘못되었다고 보기..

작성자 관리자 작성일 10-12 조회 63
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결측값 대치와 결측 표시, 비어 있는 데이터에서 무엇을 남길까요 머신러닝 데이터의 빈칸을 평균으로 채우면 입력 형태는 정리되지만, 원래 값이 없었다는 정보는 사라질 수 있습니다. 결측값 ..

작성자 관리자 작성일 10-10 조회 40
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클래스 가중치와 재표본화, 불균형 학습을 조정하는 두 방법 분류 데이터에서 어떤 클래스는 많고 다른 클래스는 적을 때, 학습에 어떤 조정을 할지 고민하게 됩니다. 클래스 가중치는 학..

작성자 관리자 작성일 10-09 조회 41
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조기 종료 Early Stopping, 학습을 멈추는 기준과 모델 선택 이해하기 모델 학습을 오래 실행한다고 새 데이터에서의 성능이 계속 좋아지는 것은 아닙니다. 조기 종료는 미리 정한 관찰 지표가 충분..

작성자 관리자 작성일 10-07 조회 71
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분류 모델의 확률 보정, 높은 점수와 믿을 만한 확률의 차이 분류 모델이 어떤 입력에 0.9를 출력했다고 해서 그 예측이 실제로 90%의 비율로 맞는다고 곧바로 해석할 수는 없습니다...

작성자 관리자 작성일 10-06 조회 39
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K겹 교차 검증, 모델을 여러 번 평가하는 이유와 분할의 기준 머신러닝 모델을 한 번 나눈 데이터로만 평가하면 그 분할에서 얻은 점수가 얼마나 안정적인지 알기 어렵습니다. K겹 교차 검..

작성자 관리자 작성일 10-05 조회 37
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PCA 차원 축소, 열을 고르는 것과 새 축을 만드는 것의 차이 표의 열이 많을 때 PCA를 쓰면 중요한 열 몇 개만 남는다고 생각하기 쉽습니다. 일반적인 PCA는 원래 열을 골라 남기는..

작성자 관리자 작성일 10-04 조회 93
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LLM 스트리밍과 첫 토큰 시간, 응답 시작과 완료를 나누어 보기 LLM 답변이 한꺼번에 나타나는 대신 조금씩 표시되면 사용자는 일찍 읽기 시작할 수 있습니다. 하지만 응답이 일찍 보인다는..

작성자 관리자 작성일 10-03 조회 29
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분류 평가의 macro와 micro 평균, 클래스별 점수를 합치는 방법 분류 모델의 평가표에 F1 점수가 여러 줄로 나오면 어느 숫자를 비교해야 하는지 혼란스러울 수 있습니다. macro와 mi..

작성자 관리자 작성일 10-01 조회 30
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LLM 컨텍스트와 출력 길이, 입력 공간과 응답 한도를 나누어 이해하기 LLM에 긴 문서를 넣을 수 있다는 설명과 긴 답변을 생성할 수 있다는 설명은 같은 뜻이 아닙니다. 모델이 한 요청에서 참..

작성자 관리자 작성일 09-29 조회 32
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층화 분할과 무작위 분할, 클래스 비율과 평가 조건 구분하기 분류 데이터를 학습용과 평가용으로 나눌 때 무작위 분할을 했는데 평가 데이터에 드문 클래스가 거의 없는 상황이 생길 수 있..

작성자 관리자 작성일 09-29 조회 38
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TCP와 UDP, 전송 방식과 애플리케이션의 책임 이해하기 TCP는 정확하고 UDP는 빠르다는 문장만 외우면 실제 애플리케이션을 설명할 때 막히기 쉽습니다. 전송 계층이 어떤 단위를..

작성자 관리자 작성일 09-29 조회 39

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