쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다: 머신러닝 성능을 결정짓는 데이터 전처리의 마법
모델 알고리즘보다 중요한 것은 결국 데이터의 품질이며, 원시 데이터를 지능형 정보로 변환하는 전처리 과정이 AI 프로젝트의 성패를 가르는 핵심 이유를 분석합니다.
AI성능최적화
모델 탓은 이제 그만: 당신의 AI 성능을 갉아먹는 ‘데이터 슬라이싱’의 함정
LLM의 벤치마크 점수와 실제 서비스 성능 사이의 괴리는 모델의 지능 문제가 아니라, 데이터를 분석하고 쪼개는 방식의 부재에서 시작됩니다.