모델 모니터링: 효과적인 감독의 주요 구성요소 및 이점 (4)

머신 러닝 모델을 모니터링해야 하는 이유

배포 후 머신 러닝 모델을 모니터링하면 모델의 성능이 향상되고, 규정 준수를 보장하며, 위험을 완화하고, 머신 러닝 모델 관리를 간소화할 수 있습니다.

 

성능 최적화

 ML 모델을 모니터링하는 것은 성능을 유지하고 향상시키는 핵심입니다. 이러한 지속적인 경계를 통해 이상 징후 및 성능 저하를 감지하여 전략적 조정의 기회를 제공할 수 있습니다.
구체적으로 모델 성능을 최적화하기 위한 교정 조치에는 다음이 포함될 수 있습니다/

- 모델 파라미터를 재보정하여 예측값 조정
- 과적합 방지를 위한 정규화 기법 적용
- 진화된 데이터 패턴에 적합하지 않을 경우 모델의 아키텍처 변경

모델의 성능 저하가 심하거나 지속적인 경우에는 보다 포괄적인 재교육이 필요할 수 있습니다.
 재교육은 일반적으로 데이터셋의 최신 경향을 반영하는 최신 데이터로 모델을 업데이트하는 것입니다. 때로는 초기 교육 세트 외부에서 추가 데이터를 소싱해야 할 수도 있습니다.
 여기에는 이전에는 간과되었지만 지금은 중요하게 간주되는 새로운 기능이나 범주가 포함될 수 있습니다. 이러한 조치를 체계적이고 지속적으로 수행함으로써 모델은 초기에 달성하도록 훈련된 정확성과 정밀도의 높은 기준을 제공할 수 있는 준비가 되어 있습니다.

 

컴플라이언스 보장

 ML 모델은 의료, 금융, 보험 분야에서 엄격한 규제 요건을 준수해야 하며, 이러한 맥락에서 모델 모니터링은 컴플라이언스 도구로서 뿐만 아니라 예방 수단으로서도 역할을 합니다.
 규정 준수 보장은 모델에 적용되는 규제 요건을 명확히 이해하는 것에서 시작됩니다. 이러한 이해를 바탕으로 이러한 요건을 반영하는 주요 성과 지표(KPI)나 벤치마크를 설정할 수 있습니다. 예를 들어 차별금지가 규제 요건인 경우에는 상이한 영향 비율, 평균 승산 차이, 기회 균등 차이 등의 측정치를 KPI로 사용할 수 있습니다.
 모니터링은 이러한 KPI를 정기적으로 확인하고 이를 사전 정의된 임계값과 비교하여 가능한 부적합 사항을 탐지하는 것을 포함해야 합니다. 모델이 이러한 임계값을 위반하기 시작하면 사전 처리, 처리 중 및 처리 후 처리 방법을 포함한 바이어스 완화 기술과 같은 즉각적인 수정 조치를 적용하여 상황을 수정할 수 있습니다.
 또한 설명 가능성 기법을 채택하면 투명성을 높이고 특정 모델 결정의 배경이 되는 이유를 이해하는 데 도움이 되어 규정을 준수하지 않는 경우를 식별하고 수정할 수 있습니다.

 

향후 개발 및 구축에 대한 정보 제공

 배치된 ML 모델을 모니터링하는 것은 머신러닝 모델 배치의 라이프사이클에서 핵심적인 단계이며, 이는 향후 모델 개발 및 배치를 안내하고 안내하는 귀중한 통찰력을 제공할 수 있기 때문입니다. 모델의 어떤 측면이 잘 수행되고 있는지와 그렇지 않은 부분이 무엇인지를 파악함으로써 새로운 모델을 개발할 때 더 많은 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있습니다.
 예를 들어, 모델이 특정 데이터 유형에서는 성능이 뛰어나지만 다른 데이터 유형에서는 성능이 떨어진다는 것을 발견할 수 있으므로 향후 작업에서 다양한 모델링 방식이나 데이터 전처리 기술을 고려할 수 있습니다.
 또는 모델의 성능이 시간이 지남에 따라 저하되는 것을 발견할 수 있으며, 이는 모델을 더 자주 재교육해야 하거나 모델이 교육받은 데이터가 진화하는 실제 상황을 나타내지 않는다는 것을 의미합니다.