머신러닝 파워드 애플리케이션: 아이디어에서부터 완성된 제품까지, 강력한 머신러닝 애플리케이션 구축 과정 배우기

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11

장

모니터링과 모델 업데이트

모니터링과 모델 업데이트

CHAPTER

11

모델이 배포되고 나면 다른 모든 소프트웨어 시스템과 마찬가지로 모델의 성능을 모니터링해

야 합니다.

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절 ‘머신러닝 코드 테스트’에서 소개했듯이 일반적인 소프트웨어 모범 사례가

적용됩니다.

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절과 마찬가지로 머신러닝 모델을 다룰 때 추가로 고려해야 할 사항이 있습

니다.

이 장에서는 머신러닝 모델을 모니터링할 때 유념해야 할 핵심 요소를 설명합니다. 조금 더 구

체적으로는 다음 세 개의 질문에 대한 답을 찾아봅니다.

1

모델을 왜 모니터링해야 하나요?

2

모델을 어떻게 모니터링하나요?

3

모니터링을 통해 어떤 행동을 취해야 하나요?

먼저 머신러닝 모델을 모니터링하면 새로운 버전을 배포하거나 제품 환경에서 문제가 발생하

는 시기를 판단하는 데 어떤 도움이 되는지 알아보죠.

11.1

모니터링의 역할

모니터링의 목적은 시스템의 상태를 추적하는 것입니다. 모델의 경우 성능과 예측의 품질을 모

니터링한다는 의미입니다.

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4

부

배포와 모니터링

사용자의 습관이 바뀌어 모델이 평균 수준 이하의 결과를 만드는 경우, ...