예측의 신뢰성을 검증하기 위해서 데이터는 학습과 테스트 셋을 분리해서 진행됩니다. 테스트셋의 값은 학습된 알고리즘의 성능이 얼마나 나오는지를 검증하여 이를 수치상으로 나오게 됩니다. https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/forecast/latest/dg/metrics.html
[질문] VM과 컨데어너의 가장 큰 차이점은 GUEST os의 유무인데 이 GUEST OS가 무겁고 이에 대한 화환성에 문제가 있어서 인것으로 생각되는데 컨테이너가 수만개 만들어서 그것은 관리하기가 어려운데 컨데이터의 구성요소를 좀 더 늘리고 그 수를 줄여서 관리를 좀 더 쉽게 할 수 있는 방안은 없는지요?
[질문] 같은 데이터라고 해도 어떤 방식으로 데이터를 처리하냐에 따라 예측이 달라질수 있을 것 같은데요... 예측의 신뢰성은 어떻게 검증하나요?