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AI를 평가할 때, 예측 시점에는 몰랐던 결과를 학습에 써도 될까?

6월 말에 사용할 AI를 평가한다고 가정합니다. 8월에야 확인된 고객의 이용 결과까지 학습 자료에 넣으면 무엇이 잘못되는지 살펴봅니다.

풍속이 두 배면 바람의 힘도 두 배일까?

두 풍속을 바꾸어 이상적으로 이용 가능한 바람 에너지의 비가 얼마나 빠르게 달라지는지 계산합니다.

AI는 낯선 입력도 아는 분류로 억지로 넣어야 할까?

입력 위치와 거절 반경을 바꾸어 가장 가까운 분류와 ‘알 수 없음’ 판정 사이의 경계를 직접 확인합니다.

유의확률(p값) 하나로 효과의 크기와 진실까지 말할 수 있을까?

미국통계학회의 여섯 원칙을 따라 p값이 말하는 것과 말하지 않는 것을 구분하고, 효과크기·불확실성·분석 투명성을 함께 읽습니다.

The ASA Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose

일주일 뒤와 한 달 뒤 시험, 섞어 풀기의 효과를 같은 시간표로 읽어도 될까?

연구·시험 지연·적용 대상을 바꾸어 직접 맞는 근거, 설계 차이와 허용되는 해석을 비교합니다.

The shuffling of mathematics problems improves learning