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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.

같은 클릭도 목적이 다르면 다른 시각화 과제일까?

Brehmer와 Munzner의 다층 시각화 과제 유형론을 따라 ‘왜·어떻게·무엇을’ 분리하고, 같은 필터 조작이 서로 다른 분석 과제가 되는 조건을 살핍니다.

A Multi-Level Typology of Abstract Visualization Tasks

같은 사람의 기록이 학습과 시험에 나뉘면 AI 점수가 부풀까?

사람 수·기록 수·시험 비율을 바꾸어 기록 단위 무작위 분할에서 같은 사람이 양쪽에 걸칠 가능성을 계산합니다.

둘 다 ‘완료 12건’인데, 완료의 뜻이 다르면 합의할 수 있을까?

두 팀의 완료 정의·기간·기록 상태와 질문을 바꾸어 비교 가능 여부, 확인된 사실, 잠정 회의문과 다음 확인 질문을 갱신합니다.

United Nations National Quality Assurance Frameworks Manual for Official Statistics

수리 부품을 멀리서 받아도, 제품을 더 오래 쓰면 교체보다 나을까?

부품 배송 거리·횟수·방식과 수명 연장 기간을 바꾸어 수리·교체의 가상 부담과 거리 교차점을 계산합니다.

Nixing the Fix: An FTC Report to Congress on Repair Restrictions