방법
- Buildless HTML / CSS / JavaScript.
- 4 topics / 16 tabs.
- 학습 여부: 브라우저에서 직접 학습. 사전 학습 가중치 없음.
- 소프트웨어: 자체 JavaScript v1.0, KaTeX 0.16.11(MIT, 수식 표시만).
- 본문 작성 보조: OpenAI Codex. 본문은 고정 텍스트이며 실행 중 LLM 호출은 없다.
- 수식 표시 파일·woff2 글꼴은 폴더에 포함한다. 실행 중 외부 리소스를 요청하지 않는다.
데이터
- 원본 데이터의 출력값은 실제 관측값이며 모델 예측은 브라우저에서 새로 계산한다.
- 분할: 시드 고정 60% 학습·20% 보정·20% 평가. 표준화는 학습 데이터에만 맞춘다.
- 사용자 입력 저장: 없음. 표시 설정만 기기에 저장한다.
- Concrete Compressive Strength: 1,030행 전체, Yeh (1998), UCI, CC BY 4.0. XLS를 수치 JSON으로 변환했다.
- Adult: 48,842행 중 6,000행 추출, Becker & Kohavi (1996), UCI, CC BY 4.0. 범주 부호화·결측 범주 유지.
검증
- 16개 체험 경로, 11개 수학 기준 검사, 30개 KaTeX 수식 구문 검사를 실행했다.
- 탭·절 주소 복원, 언어별 수치, 테마·크기 설정은 DOM 환경에서 검사했다.
범위
- 매개변수 범위는 각 체험 입력에 표시하며 교육용으로 정한 값이다.
출처
- Breiman (2001). Random Forests. Machine Learning 45, 5–32.
- Yeh (1998). Concrete Compressive Strength. UCI Machine Learning Repository. CC BY 4.0.
- Friedman (2001). Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine. Annals of Statistics 29.
- Goldstein et al. (2015). Peeking Inside the Black Box. JCGS 24, 44–65.
- Lundberg & Lee (2017). A Unified Approach to Interpreting Model Predictions. NeurIPS.
- Wachter, Mittelstadt & Russell (2018). Counterfactual Explanations without Opening the Black Box.
- Efron (1979). Bootstrap Methods: Another Look at the Jackknife. Annals of Statistics.
- Lakshminarayanan, Pritzel & Blundell (2017). Simple and Scalable Predictive Uncertainty Estimation using Deep Ensembles.
- Guo et al. (2017). On Calibration of Modern Neural Networks. PMLR 70.
- Angelopoulos & Bates (2023). Conformal Prediction: A Gentle Introduction.
- Becker & Kohavi (1996). Adult. UCI Machine Learning Repository. CC BY 4.0.
- Kamiran & Calders (2012). Data preprocessing techniques for classification without discrimination.
- Hardt, Price & Srebro (2016). Equality of Opportunity in Supervised Learning.
- Kleinberg, Mullainathan & Raghavan (2017). Inherent Trade-Offs in the Fair Determination of Risk Scores.
- Carlini et al. (2019). The Secret Sharer: Evaluating and Testing Unintended Memorization in Neural Networks.
- 산업안전보건기준에 관한 규칙 제3조 · 국가법령정보센터
- 저작권법 제7조 · 국가법령정보센터
- Shokri et al. (2017). Membership Inference Attacks against Machine Learning Models.
- Dwork & Roth (2014). The Algorithmic Foundations of Differential Privacy.
- Creative Commons Attribution 4.0 International.
- Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International.
- Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International.
- Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International.
- Open Source Initiative. The MIT License.
- Apache Software Foundation. Apache License 2.0.
이력
- 2026-10-27 · v1.0 · 공개