March 2023
Beginner to intermediate
436 pages
9h 20m
Korean
Content preview from 머신러닝 시스템 설계
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O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.
291
8
장
데이터 분포 시프트와 모니터링
이것은 단순한 예시이며 퇴행성 피드백 루프를 방지하기에 충분하지 않을 수 있습니다. 보다
정교한 해결 방법은 두 가지 모델을 사용하는 것입니다. 첫 번째 모델은 추천이 보이는 위치를
고려해 사용자가 추천을 살펴보고 선택을 고려할 확률을 예측합니다. 그리고 두 번째 모델은
사용자가 살펴보고 선택을 고려한 항목을 최종적으로 클릭할 확률을 예측합니다. 두 번째 모델
은 위치와 전혀 관련이 없습니다.
8.2
데이터 분포 시프트 데이터 분포 시프트
이전 절에서
ML
시스템 장애의 일반적인 원인을 논의했습니다. 이 절에서는 데이터 분포 시프
트, 줄여서 데이터 시프트라고 부르는 보다 까다로운 장애 원인을 다룹니다. 데이터 분포 시프트
는 지도 학습에서 모델이 동작하는 데이터가 시간에 따라 변하는 현상으로, 이에 따라 모델 예측
도 시간이 지날수록 덜 정확해집니다. 모델이 훈련된 데이터의 분포를
원본원본
분포분포
source
distribution
라
고 하며 모델이 추론을 실행하는 데이터의 분포를
대상대상
분포분포
target
distribution
라고 합니다.
데이터 분포 시프트에 대한 논의는 최근 몇 년 사이
ML
도입이 증가하면서 보편화됐지만, 데
이터로 학습한 시스템에서의 데이터 분포 시프트는 이미
1986
년에 연구됐습니다. ...
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.