예측이 현실을 만날 때, 머신러닝 모델의 성능을 정확하게 측정하는 6가지 방법

Original from: MonsieurIA

AI 시대에서 데이터 기반 의사결정이 점점 더 중요해지면서, 머신러닝 모델의 성능을 어떻게 측정하느냐는 단순한 기술적 문제가 아닌 비즈니스 성과와 직결되는 핵심 포인트가 되었습니다. 특히 2024년 말부터 강화된 EU AI Act 시행을 앞두고 기업과 개발자들은 자신들의 모델이 정확하고 신뢰할 수 있는지, 또 편향되거나 비윤리적이지 않은지를 명확하게 증명할 필요성이 커졌습니다. 이제 단순한 Accuracy 하나만으로는 모델의 성능을 설명하기엔 부족한 시대이며, Precision, Recall, F1 Score, AUC 등 다양한 지...