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WEBVTT
00:01.490 --> 00:03.500
이제 결과를 발표할게요
00:03.500 --> 00:04.880
실행이 완료되었어요
00:04.880 --> 00:07.010
여기 있네요
00:07.940 --> 00:11.060
잠시 멈출게요
00:11.090 --> 00:19.040
미세 조정 전보다 조금 더 안 좋은 결과가 나왔어요 비트 코팅
00:19.490 --> 00:21.560
그럴 줄 알았어요
00:21.560 --> 00:23.690
그냥 아주 비슷할 뿐이에요
00:23.690 --> 00:26.510
모델이 더 나빠진 건 아니에요
00:26.510 --> 00:32.960
이 사건의 세세한 조정이 도움이 안 된 것 같아요 당연히 실망스럽죠
00:32.960 --> 00:37.520
처음에 경고했듯이 실망스러운 시간이 될 거예요
00:37.730 --> 00:42.290
하지만 몇 가지 개선된 점이 있어요
00:42.320 --> 00:45.770
안타깝게도 이 사업적 척도에는 반영되지 않아요
00:45.890 --> 00:50.810
하지만 가장 큰 이상 측면에서는 나아졌어요
00:50.810 --> 00:56.000
기억할지 모르겠지만 전에 실행했을 때 천 달러 범위에서 한참 벗어난다고
00:56.000 --> 00:57.980
추측했었죠
00:58.010 --> 01:02.150
너무 높은 점수가 있다는 걸 보여드린 것 같아요
01:02.150 --> 01:08.960
저희 데이터 집합이 500개인데 그렇게 비싼 건 없다는 걸 알게
01:08.960 --> 01:09.860
됐어요
01:09.860 --> 01:14.750
그래서 뭔가 미묘한 수정이 생긴 것 같아요
01:14.780 --> 01:18.110
하지만 그 외에는 별 도움이 안 됐어요
01:18.110 --> 01:23.780
사실 안타깝게도 이 테스트 세트로는 적어도 비즈니스 측정법에
01:23.780 --> 01:30.170
따르면 방해가 된 것 같습니다 저희가 집중적으로 살펴볼 총차 말이에요
01:30.350 --> 01:33.500
정신이 번쩍 드는 순간이죠
01:33.500 --> 01:38.120
다음 영상에서 이유를 설명해 드릴게요
01:38.120 --> 01:43.040
모형을 세밀하게 조정하면 도움이 될 때도 있고 아닐 때도 있죠
01:43.040 --> 01:47.060
걱정 마세요 좋은 소식이 기다리고 있어요
01:47.060 --> 01:51.260
비록 이번 일로 차질이 생겼지만 앞으로 더 많이 보게 될 거예요
01:51.290 --> 01:52.130
다음에 봐요