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ML 모델 정확도 유지를 위한 데이터 품질 관리와 모니터링 방식 서술
모델 정확도를 유지하려면 데이터 품질 관리와 모니터링 두 축을 동시에 갖추는 것이 핵심이라고 생각합니다. 먼저 데이터 품질 측면에서는 입력 데이터의 결측값, 이상값, 스키마 변화를 파이프라인 초입에서 자동으로 검출하는 검증 로직을 두는 것이 중요합니다. 학교 프로젝트에서 데이터 소스가 예고 없이 컬럼 순서가 바뀐 경우가 있었는데, 검증 없이 그대로 모델에 들어가서 성능이 급락한 경험이 있습니다. 그 이후 스키마 기대값과 실제 입력을 매 배치마다 비교하는 단계를 추가했습니다. 모니터링 측면에서는 예측 분포와 실제 분포 사이의 드리프트를 주기적으로 체크하는 방식을 씁니다. 모델 성능 자체보다 입력 데이터 분포가 바뀌는 것이 먼저 신호가 되는 경우가 많기 때문입니다. 정확도는 한 번 달성하면 끝이 아니라, 실제 환경 변화를 계속 반영해야 유지되는 것이라는 걸 작업하며 배웠습니다.
이 결의 특징
스키마 변화 사고를 경험하고 검증 로직을 추가한 구체적 경험을 보여주는 결입니다.
이 결이 통하는 자리
데이터 정확도 관리 실무 경험을 확인하려는 질문에 통하는 결입니다.