모델 드리프트

모델 드리프트(개념 드리프트 또는 데이터 드리프트라고도 함)는 기계 학습 및 분석에서 중요한 개념입니다. 데이터나 환경의 변화로 인해 시간이 지나면서 분석 모델의 예측 정확도가 떨어지는 과정을 말합니다. 데이터 및/또는 환경의 변화는 비즈니스 요구 사항의 변화, 고객 행동의 변화, 경제 상황의 변화 등 다양한 원인으로 인해 발생할 수 있습니다.

일반적으로 모델이 처음 생성되면 성능이 뛰어나고 테스트 데이터 세트에 대한 결과를 정확하게 예측할 수 있습니다. 그러나 모델을 둘러싼 환경이 변화함에 따라 이러한 결과를 정확하게 예측하는 모델의 능력이 감소하기 시작합니다. 이를 모델 드리프트라고 합니다. 따라서 모델 예측의 정확성을 지속적으로 보장하기 위해 모델 드리프트를 모니터링하고 관리해야 합니다.

모델 드리프트를 완화하는 데 도움이 되는 몇 가지 전략이 있습니다. 여기에는 데이터 재훈련, 모델 검증, 기능 엔지니어링, 데이터 증대가 포함됩니다. 데이터 재훈련에서는 변화하는 환경에 더 잘 적응하기 위해 모델이 새로운 최신 데이터로 재훈련됩니다. 모델 검증은 정확도가 감소한 영역을 식별하기 위해 테스트 데이터에 대해 모델 성능을 측정하는 프로세스입니다. 기능 엔지니어링에는 기본 데이터에 더 부합하는 결과를 생성하기 위해 데이터 세트의 기능을 조작하는 작업이 포함됩니다. 마지막으로, 데이터 증대에는 모델 성능을 향상시키기 위해 데이터 세트에 새로운 데이터 포인트를 추가하는 작업이 포함됩니다.

모델 드리프트는 기계 학습 모델을 설계하고 유지 관리할 때 고려해야 할 중요한 개념입니다. 모델 드리프트를 면밀히 모니터링하고 관리함으로써 조직은 모델이 항상 최고의 정확도로 작동하는지 확인할 수 있습니다.