머신러닝 모델을 생산에 투입할 수 있는 매끄러운 파이프라인을 갖추고서 단 한 번만 가동하고
싶지는 않을 겁니다. 모델은 일단 배포되면 정적이어서는 안 됩니다. 새로운 데이터가 수집되
고 데이터 분포가 변경되며(
4
장 참고), 데이터 드리프트(
7
장 참고)가 생깁니다. 그리고 파이
프라인을 지속해서 개선해야 합니다.
[그림
13
-
1
]과 같이 기계 파이프라인에 어떤 종류의 피드백을 추가하면 생애 주기로 변경됩니
다. 모델의 예측은 새 데이터의 수집으로 이어져 모델을 지속해서 개선합니다.
데이터
수집
파이프라인
오케스트레이션
메타데이터스토어데이터베이스
데이터
검증
데이터
전처리
모델 피드백 루프
모델
학습
모델 분석 및
검증
모델
배포
그림
13-1
머신러닝 파이프라인의 일부로서의 모델 피드백
새 데이터가 없으면 시간이 지나면서 입력이 변경되어 모델의 예측 정확도가 감소할 수 있습니
다.
ML
모델을 배포하면 실제로 사용자 경험이 변경되어서 제공되는 학습 데이터가 변경되기
도 합니다. 동영상 추천 시스템을 예로 들어보죠. 모델이 추천한 동영상 목록을 보고 사용자가
피드백 루프
CHAPTER
13
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