AI 모델의 성능을 어떻게 측정하고, 그 피드백을 어떻게 활용할 수 있을지 구체적인 방법을 말해줄 수 있어?

AI 모델 성능을 측정할 때 저는 지표 선택부터 목적과 연결지어 생각합니다. 분류 문제라면 정확도(Accuracy)만 보지 않고, 클래스 불균형에 따라 Precision·Recall·F1을 함께 확인합니다. 프로젝트에서 상품 추천 모델을 평가할 때 오프라인 지표(NDCG)는 높았지만 실제 클릭률과 차이가 났고, 이를 통해 오프라인 평가와 실제 사용자 반응 사이의 간극을 인식하게 됐습니다. 피드백 활용 방면에서는 오류가 발생한 케이스를 유형별로 분류해 어떤 패턴에서 모델이 틀리는지를 분석하고, 그 결과를 데이터 보강이나 피처 개선에 연결했습니다.

지표가 좋아도 현장에서 쓸 수 없으면 의미가 없다는 것을 경험으로 배웠고, 실제 사용 맥락에서 검증하는 과정을 중요하게 여깁니다. 앞으로도 AI 모델을 평가할 때 오프라인 지표와 실제 사용자 반응을 함께 검증하는 방식을 유지하겠습니다. 지표가 좋아도 현장에서 쓸 수 없으면 의미가 없습니다.