머신러닝 모델의 성과를 평가하기 위해 어떤 핵심 성과 지표를 정의하고 추적했나요?

모델을 배포한 뒤에도 성과 추적은 계속돼야 해요. 트레이닝 데이터가 잘 맞던 모델도 실제 사용자 데이터가 달라지면 성능이 떨어지는 드리프트가 발생하거든요. 저는 모니터링 파이프라인에서 예측값 분포와 실제값 분포를 주기적으로 비교했어요. 분포 차이가 임계값을 넘으면 알림을 받고 재학습을 검토하는 구조를 만들었어요. 모델은 한 번 만들면 끝나는 게 아니라, 지속적으로 관찰해야 하는 시스템이에요.

배포 이후가 진짜 운영의 시작이에요. 모니터링 없는 모델은 서비스에 위험을 만들어요. 보이지 않는 곳에서 문제가 자라요. 모니터링은 사전 대응의 유일한 방법이에요. 터지기 전에 신호를 읽는 것이 더 저렴해요.