AI 컴퓨팅 파워 · KAEL 편집부
모델의 복잡성보다 데이터 품질이 더 중요한 이유
복잡한 모델은 더 많은 관계를 표현할 수 있고 데이터의 오류를 더 쉽게 흡수할 수 있습니다. 명확한 데이터 규칙을 설정하는 것은 실험 결과를 이해하는 기초입니다.
먼저 입력을 확인하세요
기록 누락, 샘플 중복, 시간 불일치로 인해 결과가 변경될 수 있습니다. 정리하기 전에 원본 버전을 저장하고 각 규칙별로 얼마나 많은 데이터가 삭제되거나 수정되었는지 기록하여 데이터 처리가 설명할 수 없는 블랙박스가 되는 것을 방지하세요.
구경을 일관되게 유지하십시오
동일한 이름을 가진 필드는 소스에 따라 의미가 다를 수 있습니다. 단위, 시간축, 업데이트 빈도를 통합한 다음 이를 결합하는 방법을 결정합니다. 컬럼 이름이 동일하다고 해서 직접 연결할 수는 없습니다.
추적성 유지
각 실험은 데이터 버전, 처리 코드 및 구성과 연결됩니다. 결과가 변경되면 먼저 입력이 변경되었는지 확인한 후 모델이 개선되었는지 확인합니다. 추적 가능한 데이터 체인은 잘못된 디버깅을 많이 줄일 수 있습니다.
