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머신러닝 모델을 개발하고 실험할 때, 재현성은 매우 중요한 요소이다. 동일한 데이터와 코드를 사용하더라도, 모델의 초기 상태나 데이터 셔플링 과정에서 무작위성이 개입되면 결과가 달라질 수 있다. 이러한 무작위성을 통제하기 위해 랜덤 시드(Random Seed)라는 개념이 사용된다. 이 글에서는 랜덤 시드가 무엇이고, 왜 중요한지, 어떻게 사용하는지에 대해 자세히 알아본다.🌱 랜덤 시드(Random Seed)란?랜덤 시드는 난수 생성기의 시작 값(seed value)을 설정하는 것을 의미한다. 컴퓨터는 완벽한 무작위수를 생성할 수 없기 때문에, 특정 알고리즘을 통해 유사 난수(pseudo-random numbers)를 생성한다. 이때, 동일한 시드 값을 사용하면 항상 동일한 순서의 유사 난수가 생성된다...

🤔 머신러닝 연구의 재현성은 연구의 신뢰성과 진보를 위해 매우 중요한 요소이다. 재현 가능한 연구는 다른 연구자들이 동일한 결과를 얻을 수 있도록 연구 과정을 명확하게 기록하고, 필요한 데이터와 코드를 공개하는 것을 의미한다. 이 글에서는 머신러닝 연구의 재현성을 확보하기 위한 방법과 그 중요성에 대해 자세히 알아본다.💡 재현성 (Reproducibility)의 중요성: 머신러닝 연구의 재현성은 여러 가지 측면에서 중요하다. 첫째, 연구 결과의 신뢰성을 보장한다. 다른 연구자들이 동일한 실험을 수행하여 유사한 결과를 얻을 수 있다면, 해당 연구 결과는 더욱 신뢰할 수 있게 된다. 둘째, 연구의 진보를 촉진한다. 재현 가능한 연구는 다른 연구자들이 해당 연구를 기반으로 새로운 아이디어를 개발하고, 개선..