MLOps 도입 가이드

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4장 모델개발

성능지표 성능지표는개발중인모델이최적화되어야할방향이다.의도치않은결과에도달하지않도

록신중하게선택해야한다.자칫코브라효과(

Cobra



Effect

)(

https://oreil.ly/DYOss

)

를불러올수있다(코브라효과는유명한일화로서,사람들이코브라개체수를줄이려다오히

려코브라수를늘린일에서유래했다).

예를들어,데이터중

95

%가클래스

A

인경우,단순히정확도만성능지표로삼아최적화하면

언제나

95

%의정확도로

A

를예측할것이다.

머신러닝알고리즘 다양한모델이존재하고각각의모델은다양한방법을사용하며저마다장단점이있다.알고

리즘중어떤것은특정작업에적합하므로,성능,안정성,해석가능성,컴퓨팅비용과같은것

들중무엇을더중요하게보느냐에따라선택을달리할수있다.

하이퍼파라미터 하이퍼파라미터는머신러닝알고리즘에대한설정이다.알고리즘은기본적인공식이고,학습

하는매개변수는공식을구성하는연산과피연산자이며,하이퍼파라미터는알고리즘이이매

개변수를찾는방법이다.

예를들어,의사결정트리(데이터가분기에도달하면하위집합에가장적합한예측이어느것

이냐에따라데이터를둘로나눔)의경우하이퍼파라미터중하나가트리의깊이,즉분기의 ...