NannyML/The-Little-Book-of-ML-Metrics

해결하는 문제

이 프로젝트는 머신러닝 지표에 대한 포괄적이고 접근하기 쉬운 참조 가이드를 제공하며, 정규 교육 과정에서 이러한 지표가 종종 간과되거나 제대로 설명되지 않는 일반적인 공백을 해결합니다.

작동 방식

이 책은 데이터 과학자를 위한 핸드북 역할을 하며, 표준 회귀 및 분류부터 GenAI, 편향성 및 공정성, 데이터 관측 가능성(Data Observability)과 같은 전문 분야에 이르기까지 다양한 도메인의 지표에 대해 명확하고 간결한 설명을 제공합니다. 오픈 소스 프로젝트로 유지 관리되어 커뮤니티가 콘텐츠에 기여할 수 있습니다.

대상 독자

데이터 과학자를 꿈꾸는 입문자부터 업무에서 머신러닝 지표를 효과적으로 이해하고 적용하기 위해 신뢰할 수 있는 빠른 참조 가이드가 필요한 숙련된 전문가까지 모두를 위해 설계되었습니다.

주요 특징

• 회귀, 분류, 클러스터링, 랭킹, 컴퓨터 비전, NLP, GenAI 등 광범위한 카테고리를 다룹니다.
• 편향성 및 공정성과 데이터 관측 가능성에 대한 전문 섹션이 포함되어 있습니다.
• 무료 디지털 버전을 이용할 수 있으며, 고품질 인쇄본도 구매 가능합니다.
• 커뮤니티 참여를 장려하며, 기여자 및 검토자에게 제휴 링크를 제공하고 책에 이름을 올릴 수 있도록 합니다.