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머신러닝 모델 드리프트 분석: 시간의 흐름에 따른 모델 성능 변화 파악하기

머신러닝 모델은 시간이 지남에 따라 성능이 저하될 수 있으며, 이를 모델 드리프트(Model Drift)라고 한다. 모델 드리프트는 데이터 분포의 변화, 환경의 변화, 또는 모델의 학습에 사용된 데이터와 실제 운영 환경 데이터 간의 차이로 인해 발생한다. 이 글에서는 모델 드리프트의 개념, 유형, 그리고 이를 분석하고 해결하는 방법에 대해 자세히 알아보자.🤔 모델 드리프트란 무엇인가? (What is Model Drift?)모델 드리프트는 머신러닝 모델의 예측 성능이 시간이 지남에 따라 감소하는 현상을 의미한다. 이는 모델이 훈련된 데이터와 실제 운영 환경에서 입력되는 데이터 간의 차이로 인해 발생한다. 예를 들어, 특정 시기에 유행했던 트렌드가 시간이 지나면서 변화하거나, 새로운 제품이 출시되어 사용..
머신러닝 2025. 3. 22. 15:50
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