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애널리스트 요약: ML 모델은 실험적으로 설계되어 주기적으로 실패할 수밖에 없습니다 . 알고리즘의 드리프트를 초기에 감지하고 문제가 심각해지기 전에 실패를 방지하는 것이 중요합니다 . 데이터 세트에서 등장하는 편향성은 초기 훈련이나 프로덕션 도중에 ML 이 실패하는 주요 원인입니다 . 실무자들은 실질적인 피해가 발생하기 전에 해당 모델의 생산을 중단할 수 있도록 ML 모델의 한계를 파악해야 합니다. 대부분의 경우 문제는 알고리즘이 아니라 데이터의 변화입니다 . 환경이 오염되면 그 문제가 해결될 때까지 다른 프로세스를 이용해야 합니다

발행일 : 2023. 2. 17 | 게시일 : 2023. 2. 17

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