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TechXplore 2026-01-22 00:05
Mistaken correlations: Why it's critical to move beyond overly aggregated machine-learning metrics
MIT 연구진은 머신러닝 모델이 학습 데이터와 다른 데이터에 적용될 때 실패하는 사례를 확인했다. 과도하게 집계된 머신러닝 지표는 모델의 실제 성능을 제대로 반영하지 못할 수 있다. 새로운 환경에서 모델을 배포할 때마다 테스트를 수행해야 모델의 신뢰성을 확보할 수 있다.
머신러닝 모델 실패 데이터 편향 성능 평가 일반화
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