week2

• small data vs big data

  • small data는 clean labels가 중요하고

  • 직접 데이터셋을 확인하고 라벨을 수정할 수 있으며

  • 라벨러들이 서로 이야기를 나눌 수 있다.

  • 하지만, 빅데이터에선 데이터 프로세스가 중요하다.

• Baseline의 중요성

  • 정확도가 중요한 게 아니다.

    • 만약 99%가 True, 1%가 False인 질병 예측 문제가 있다면, 99%의 정확도를 갖는 모델이 좋은 모델일까?

    • 항상 True를 제출하기만 해도 99%의 정확도를 갖게 된다.

    • 이런 경우F1 score가 유용하게 사용될 수 있다.

  • Baseline 모델을 두고 비교하는 게 좋은 시작이 된다.

    • HLP(Human Level Performance), Open source model, 다른 사람들의 모델 등을 baseline으로 사용할 수 있다.

참고 자료

• Baselines