실험을 잘한다는 것은 무엇일까? / if(kakao)2022
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AI 핵심 요약
추천 문제를 머신러닝으로 해결하는 과정에서 논문상 성능이 좋아 보인 솔루션도 실제 서비스 실험에서는 기대에 못 미치는 일이 반복됐다. 발표자는 실험의 성공 가능성을 뒷받침하는 ‘승부수’, 즉 문제의 핵심 특징과 적용 환경에 대한 가설을 먼저 세우고 이를 검증하는 방식으로 접근하자고 제안한다. 핵심 특징을 우선 구현하고 단순한 모델부터 실험하면 결과 분석과 개선 우선순위 설정이 쉬워지며, 가설이 틀렸을 때도 다음 방향을 찾거나 중단할 근거를 얻을 수 있다. 또한 실패 원인을 솔루션에만 돌리지 말고 환경과 파이프라인도 살펴야 하며, 시행착오에서 배운 내용을 쌓는 것이 중요하다고 강조한다.
- 실험을 시작하기 전에 성공할 것이라고 보는 이유, 즉 검증할 가설을 명확히 세운다.
- 문제의 핵심 특징과 적용 환경을 함께 파악해야 솔루션이 효과를 낼 조건을 찾을 수 있다.
- 기존 솔루션과 새 솔루션의 차이를 이해해야 결과를 해석하고 다음 실험 방향을 정하기 쉽다.
- 핵심 특징을 검증하는 데 필요한 부분부터 구현하고, 단순한 모델에서 복잡한 모델로 확장한다.
- 실패가 반복되면 솔루션뿐 아니라 데이터 규모 등 환경과 실험 파이프라인의 결함도 점검한다.
소개
Machine Learning, AI 기술을 이용해 실서비스 문제를 해결하는 과정에는 많은 실험이 필요합니다. 실험 결과가 안 좋을 때 다음 실험 방향을 어떻게 잡아야 할까 막막할 때도 있고, 여러 번의 실험을 통해 가망이 없다고 판단한 기술이 오랫동안 묻혀 있다가 빛을 발하게 되는 일도 있습니다. 이번 발표에서는 ‘실험을 잘한다는 것은 무엇일까?’에 대해 제 나름대로 고민해본 내용을 공유해 드립니다. 결론을 말씀드리면, ‘실험에는 승부수가 있어야 한다.’라는 것입니다. #Experiment #Problemsolving #ML 카카오 추천팀 닉입니다. 실용적인 Machine Learning Application을 만드는 것에 관심이 많습니다. 발표자료 보기 👉https://speakerdeck.com/kakao/ifkakao22-4 if(kakao)2022에 대한 자세한 정보는 👉 https://if.kakao.com if(kakao)2022에 대한 문의는 👉 ...
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