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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 분야에서 온라인 학습 알고리즘은 데이터가 순차적으로, 즉 한 번에 하나씩 도착하는 상황에서 모델을 학습시키는 강력한 도구이다. 배치 학습과 달리, 온라인 학습은 대량의 데이터를 메모리에 모두 저장할 필요 없이 새로운 데이터를 지속적으로 학습에 반영할 수 있어, 데이터 스트림 환경이나 변화하는 데이터 패턴에 매우 효과적이다. 💡 온라인 학습 (Online Learning) 개요온라인 학습은 실시간으로 데이터를 처리하고 학습하는 머신러닝 방법론이다. 배치 학습은 전체 데이터셋을 사용하여 모델을 학습하는 반면, 온라인 학습은 데이터를 순차적으로 받으면서 즉시 모델을 업데이트한다. 이러한 특성 덕분에 온라인 학습은 다음과 같은 장점을 가진다.대용량 데이터 처리: 전체 데이터를 메모리에 로드할 필요 없..