모델 모니터링: 효과적인 감독의 주요 구성요소 및 이점 (3)

머신 러닝 모델 체크리스트

데이터 품질

 데이터 품질은 ML 모델의 기반입니다. 데이터가 깨끗하고 이상이 없는지 확인하십시오. 이는 누락된 값 또는 일관되지 않은 형식을 확인하는 것을 포함합니다.

 

모델 성능

 정확도, 정밀도, 리콜 등의 지표를 모니터링하는 것, 예를 들어, 전자 상거래 추천 시스템의 정밀도 저하는 다음을 요구할 수 있습니다.

- 보다 관련성 있는 데이터를 사용하여 모델 재교육
- 매개변수 조정
- 사용자의 변화하는 선호도에 더 잘 맞추기 위해 추천 알고리즘을 수정

 이를 통해 모델은 지속적으로 사용자와 비즈니스에 가치를 제공하고 목적과 기능을 지속적으로 유지할 수 있습니다.

 

특징

 특징은 예측에 영향을 미치는 데이터 내의 특정 요소입니다. 주식 시장 예측 모델에서 볼 수 있는 값의 급격한 급등이나 하락과 같은 변화를 관찰하여 재교육이나 수정된 특징 공학이 필요할 수 있습니다.

 

모델예측

 연령에 대한 편견으로 인해 균형 잡힌 데이터로 훈련 과정을 다듬거나 알고리즘을 조정해야 할 수 있는 의료 예측과 같이 오류나 편견을 발견하기 위해 예측을 면밀히 조사합니다.

 

사용자 피드백

 사용자 피드백은 AI 챗봇과 같이 실세계 성능에 대한 통찰력을 제공하며, 비속어나 지역별 변형이 풍부한 데이터 세트로 재교육을 진행하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.