이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
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.
AI 모델 성능을 측정하는 것은 학습 단계에서 끝나지 않고 배포 이후에도 계속돼야 한다고 생각합니다. 데이터 분포가 달라지거나 서비스 패턴이 바뀌면 초기에 좋은 성능을 보이던 모델도 시간이 지나면서 드리프트가 발생합니다. 성능 측정 방법으로는 실시간 예측 결과와 실제 값을 비교하는 모니터링 파이프라인을 구성하고, 정확도가 일정 기준 이하로 내려가면 자동 알림이 오도록 설정했습니다. 피드백 활용 방안으로는 드리프트가 감지됐을 때 새로 수집된 데이터를 추가해 재학습을 진행하거나, 문제 구간을 분석해 특정 입력 유형에 약점이 있는지를 파악했습니다. 성능 개선 과정으로는 약점이 발견된 데이터 유형을 학습 데이터에 보강하는 방식이 가장 효과적이었습니다. 활용한 도구로는 MLflow로 모델 버전과 지표를 추적했습니다.
AI 모델의 성능은 배포로 완성되는 것이 아니라 운영 중에 유지하는 것입니다.
AI 모델 성능을 측정할 때 자동화 지표만으로는 놓치는 것이 있습니다. 사용자가 실제로 만족했는가는 정확도나 F1 점수로 포착되지 않는 경우가 많습니다. 성능 측정 방법으로는 자동화 지표(Precision/Recall/F1)와 함께 사용자 평가(thumbs up/down, 자유 응답)를 병행 수집하는 방식을 사용했습니다. 두 지표가 불일치하는 경우가 있었는데, 자동화 지표는 높은데 사용자 만족도는 낮은 경우가 특히 주의가 필요한 신호였습니다. 피드백 활용 방안으로는 낮은 평가를 받은 응답을 수동으로 분류해 어떤 유형의 질문에서 문제가 생기는지를 파악했습니다. 이것을 기반으로 해당 유형의 학습 데이터를 보강하거나 프롬프트 구조를 조정했습니다. 성능 개선 과정으로는 2주 단위로 피드백 데이터를 검토하고 개선 사항을 반영하는 루틴을 만들었습니다.
AI 모델의 가장 정직한 평가자는 실제로 쓰는 사람입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 네이버 서비스 오너 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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