자신에 대한 고찰

학습 알고리즘에서 오류 평가를 수행하는 것은 다음 개선할 사항을 파악하기 위해서 머신러닝 시스템의 문제를 평가하는데 데이터 과학을 사용하는 것과 같다. 핵심은, 요소별 오류 평가는 어떤 요소가 개선에 있어서 큰 영향을 주는지를 알려준다는 것이다. 웹사이트 상에서 고객이 물건을 사는 것에 대한 데이터가 있다고 가정해보자. 데이터 과학자는 해당 데이터를 분석하는데 다양한 방법을 사용할 수 있을 것이다. 그래서 웹사이트 상에서 가격을 올려야 할지, 혹은 서로 다른 마케팅 활동을 통해서 얻을 수 있는 고객의 영속적인 가치(lifetime value)에 대한 결정을 내릴 수 있을 것이다. 데이터를 평가하는데 있어 "올바른" 길이라는 것은 없고, 적용해볼만한 가치가 있는 방법들이 많이 있다. 이와 비슷하게 오류 평..