'ML Model Evaluation'이 의미하는 바를 알아보자. 데이터 준비와 모델 학습은 누구나 머신러닝 작업 파이프라인에서 핵심적인 단계로 생각하지만, 학습된 모델의 퍼포먼스를 측정하는 것 또한 중요한 단계에 해당된다. 우리 모델은 배우지 않지만, 기억하고 있다. ML모델은 처음 만나는 데이터를 스스로 일반화 하여 받아들일 수 없ㄷ. 이를 시작하기 위해, 3개의 중요한 기준을 세우도록 한다. Learnng: ML 모델 학습은 학습/이용 가능한 데이터에 대한 정확한 예측이 아닌, 미래 데이터에 대한 정확한 예측을 고려하여 진행되어야 한다. Memorization: 제약된 데이터(training data)에 대한 퍼포먼스를 의미한다. 즉, training dataset에 대해서 overfitting하는..
