딥러닝 모델 평가방법과 유의사항

딥러닝 모델의 성능 평가는 주로 정확도, 정밀도, 재현율, F1점수 등을 이용하여 이뤄지며, 데이터의 분할 방법에 따른 편향성을 고려해야 합니다. 또한, 과적합 방지를 위해 교차 검증을 사용하고, 특히 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해 가중치를 사용해야 합니다. 아래 글에서 자세하게 알아봅시다.
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평가위원 신청하기!

평가위원 신청은 데이터 분석 경험과 열정을 가진 사람들이 자신의 전문분야에서 평가하는 기회를 얻는 것입니다. 평가위원은 다양한 프로젝트에 참여하고 새로운 아이디어를 제안하는 등 다양한 경험과 지식을 쌓을 수 있는 기회입니다. 평가위원을 신청하면 데이터 분석 능력을 향상시킬 수 있고, 다른 전문가들과의 교류를 통해 네트워크도 확장할 수 있습니다. 아래 글에서 자세하게 알아봅시다.
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