장애를 경험하고 문제를 해결했던 사례를 공유해 주실 수 있나요?

가장 기억에 남는 문제 해결 경험은 팀 프로젝트에서 모델 예측 결과가 이상하게 나왔을 때입니다. 예측값이 실제와 크게 벗어나서 처음에는 모델 자체 문제라고 생각했는데, 데이터를 다시 보니 훈련 데이터와 테스트 데이터의 분포가 달랐던 것이 원인이었습니다. 시간 순서로 나뉘어야 할 데이터를 무작위 분할해서 미래 데이터가 훈련에 포함된 데이터 누수(data leakage) 상황이었습니다. 이것을 발견하기까지 이틀이 걸렸는데, 모델 코드보다 데이터 전처리 단계를 의심하는 것을 너무 늦게 시작한 것이 원인이었습니다. 수정 후 모델은 훨씬 낮은 성능을 보였지만, 그것이 실제에 더 가까운 수치였고 그때부터 진짜 개선 방향이 나왔습니다. 문제 해결에서 코드 먼저 보는 것보다 데이터와 가정을 먼저 의심하는 순서가 중요하다는 것을 그 경험에서 배웠습니다. 앞으로도 문제를 해결할 때 코드나 구현보다 데이터와 가정을 먼저 의심하는 순서를 지키겠습니다.

문제 원인은 복잡한 곳이 아니라 당연하다고 생각한 곳에 있는 경우가 많습니다.