이전에 머신러닝 알고리즘을 개발하고 운영에 적용한 경험에 대해 구체적으로 설명해 주세요.

머신러닝 운영 적용 경험으로 실시간 이상 거래 탐지 모델 개발과 배포가 있습니다. Isolation Forest와 Autoencoder 두 가지 알고리즘을 비교 실험했고, 해석 가능성과 운영 편의성을 고려해 Isolation Forest를 선택했습니다. 운영 환경 특성상 레이블 없는 실시간 데이터를 처리해야 했고, 비지도 학습 모델의 임계값 설정이 가장 어려운 부분이었습니다. 임계값은 도메인 전문가와 반복 협의해 오탐율과 누락율의 허용 기준을 먼저 정하고 설정했습니다. 문제 해결 과정에서 운영 초기 모델 드리프트로 오탐이 급증하는 문제가 발생했고, 월별 모델 재학습 주기를 추가해 안정화했습니다. 이 경험에서 모델 배포는 시작이고, 모니터링이 실제 운영임을 배웠습니다.