핵심 정리
The training records include actual delivery durations. For a new prediction, the model uses distance and package weight; it predicts the duration.라고 설명하세요. 이 가상 과제에서는 예측할 결과를 예측 입력으로 넣지 않습니다.
단계와 데이터 역할을 말하세요.
이 지도학습 예시에서는 학습 때 실제 결과가 알려진 사례를 사용합니다. Inference는 학습된 모델로 예측하는 단계예요. 거리와 무게는 입력값이며 실제 소요 시간은 과거 기록의 결과이고 새 배송에서는 예측할 값입니다. During training과 for a new prediction으로 단계 차이를 명확히 하세요.
예문 비교
During training, the records include the actual delivery duration.
For a new prediction, we provide distance and package weight.
The model predicts the delivery duration.
학습 때 필요하다는 말과 새 예측 때 필요하다는 말은 서로 바꿀 수 없습니다.
뜻을 단계별로 구성하기
단계
During training
알려진 결과
actual delivery duration
다른 단계
For a new prediction, distance and package weight are the inputs.
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역할 구분
전체 정답과 해설 보기
학습된 모델로 예측하는 단계를 나타내는 표현은?
During inference이 문맥에서 inference는 학습된 모델로 예측하는 단계입니다.
주어진 배송 예시에서 새 예측에 제공하는 입력은?
Distance and package weight주어진 입력은 거리와 무게이며 소요 시간은 예측할 값입니다.
구별을 정확히 유지한 문장을 고르세요.
Historical records include actual durations; the new prediction estimates a duration.과거 실제 결과와 예측할 값은 역할이 다릅니다.
직접 연습하기
데이터 역할 설명하기
주어진 예시: 거리와 무게를 입력하고 소요 시간 예측값을 얻습니다. 과거 기록에는 학습용 실제 소요 시간이 있습니다.
- Alex
The old records contain actual delivery durations. Do we need that value for each new prediction?
예시 답변 보기
- Alex
The old records contain actual delivery durations. Do we need that value for each new prediction?
- 나
The actual duration is the known outcome during training. It is not an input for a new prediction in this example.
- Alex
Then what do we provide for a new shipment?
- 나
We provide distance and package weight, and the model predicts the delivery duration.
모든 모델이 같다고 주장하지 않고 동료의 질문에 답했습니다.
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자주 묻는 질문
다음으로 넘어가기 전에 알아두면 좋은 내용입니다.
모든 ML 모델이 이 구조인가요?
아니요. 단순화한 지도학습 예시 하나입니다. 다른 시스템은 실제 과제와 필드를 명시해 설명하세요.
In this example, duration is the value being predicted.
이 문맥에서 label은 무엇인가요?
라벨이 있는 학습 사례의 실제 정답 값이며 배송 스티커가 아닙니다. 여기서는 실제 배송 소요 시간입니다.
The label in each historical example is its actual delivery duration.
일상에서 사용해 보세요
학습용 실제 결과, 예측 입력, 예측 출력을 구별하세요.
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