기술세션 AI - 실험을 잘한다는 것은 무엇일까?
"성능이 애매하다" : 기존 솔루션 대비 성능이 비슷하거나 떨어짐
- AB테스트 결과 : 기존 솔루션 성능(10) vs 솔루션 A 성능(9) -> 성능이 떨어짐
실험 결과가 애매하다면?
실험이 안 좋다면 -> 실험 결과를 어떻게 남겨야 다음 실험에 도움이 될 수 있을까? (가지치기 하듯이 이 쪽은 아니야)
하지만 "내"가 아닌 다른 사람들이 실험해서 성공한다면? -> 마치 엑스칼리버와 같음
보완하는 시나리오라면?
- 보완 -> 실험 -> 실패의 사이클의 마무리 조건은? : 시간의 효율을 위해 기준을 설정해야 함.
실험을 잘하려면? -> 실험에는 승부수가 있어야 한다.
승부수란, 이 실험이 성공할거라는 근거
승부수는 아래 조건들로 이루어짐
Key Feature : 문제 해결의 핵심이 되는 특징(데이터가 적은 곳에서 잘 돌아가는 특징)
Envionment : 환경 (데이터가 적은 것)
Key Feature를 제대로 만들었으면 문제 해결에 도움이 되는지 확인.
Key Feature에 기반해서 마무리 조건과 보완 실험, 실험 분석을 판단
승부수를 잘 세우려면?
1) 내가 풀려는 문제(환경)를 이해
2) 기존 솔루션에 대한 이해
3) 내가 하고자 하는 솔루션에 구체적으로 이해
기타 - 데이터 파이프라인이 많은 영향을 미침. 간단하게 구현한 후, 점점 복잡해지는 쪽으로
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