모델 캘리브레이션(Model Calibration)이란? AI의 확신 점수를 믿을 수 있게 만드는 방법
모델 캘리브레이션은 AI가 말하는 확률이나 확신 점수가 실제 결과와 얼마나 잘 맞는지 확인하고 조정하는 과정입니다. 80%라는 숫자가 무엇을 뜻하는지, 정확도·분류 임계값과의 차이, 실무에서 주의할 점을 쉽게 설명합니다.
F1 점수란? AI 모델 성능을 한 숫자로 비교하는 방법
F1 점수의 뜻부터 정확도·정밀도·재현율과의 차이, AI 분류 모델을 평가할 때 확인할 점까지 초보자 눈높이로 정리합니다.
로봇 AI는 성공률만으로 평가하면 안 된다: NVIDIA RoboLab이 제시한 기준
NVIDIA RoboLab은 로봇 AI를 실제 배포 전 어떻게 평가해야 하는지 짚습니다. 성공률·부분 과업·동작 품질·실패 로그를 함께 보는 로봇 정책 검증의 핵심을 실제 배포 관점에서 쉽게 정리합니다.
데이터셋(Dataset)이란? AI가 학습과 평가에 쓰는 데이터 묶음
데이터셋은 AI가 패턴을 배우고 성능을 시험할 때 쓰는 데이터 묶음입니다. 학습·검증·테스트 데이터의 차이와 데이터 카드, 라벨링, 데이터 품질을 초보자 눈높이에서 정리합니다.
분류 임계값(Classification Threshold)이란? AI 판정을 어디서 자를지 정하는 기준
분류 임계값은 AI 모델이 낸 점수나 확률을 실제 판정으로 바꿀 때 쓰는 기준선입니다. 스팸, 위험 콘텐츠, 고객 문의 분류, 사기 탐지처럼 실수 비용이 다른 업무에서 왜 중요한지 쉽게 정리했습니다.
데이터 누수(Data Leakage)란? AI 모델 평가를 속이는 숨은 오류
데이터 누수는 AI 모델이 실제 예측 시점에는 볼 수 없는 정보를 학습이나 평가 과정에서 미리 보게 되는 문제입니다.
손실 함수(Loss Function)란? AI가 얼마나 틀렸는지 계산하는 기준
손실 함수는 AI 모델의 예측이 정답과 얼마나 다른지 숫자로 계산하는 기준입니다.
OpenAI GeneBench-Pro 공개, AI가 과학 연구를 평가받는 방식이 바뀌는 이유
OpenAI가 GeneBench-Pro로 유전체학·생명과학 AI 평가 기준을 제시했습니다. 실제 연구형 과제로 과학 AI의 판단력과 한계를 어떻게 검증하는지, 연구자 관점에서 무엇을 봐야 하는지 정리합니다.
정확도(Accuracy)란? AI 모델이 맞힌 비율을 읽는 법
정확도는 AI 분류 모델이 전체 예측 중 몇 개를 맞혔는지 보여주는 기본 평가 지표입니다.
혼동 행렬(Confusion Matrix)이란? AI 분류 결과를 한눈에 읽는 표
혼동 행렬은 AI 분류 모델의 예측이 실제 정답과 어떻게 맞고 틀렸는지 보여주는 평가 표입니다.
