모델 모니터링
모델 모니터링은 운영 중인 머신 러닝 모델의 성능과 상태를 지속적으로 관찰하는 실무이다. MLOps에서 모델이 배포된 뒤에도 품질을 유지하기 위한 핵심 과정이다.
감시 항목
- 예측 품질: 정확도·오류율 등 업무 지표
- 데이터 드리프트: 입력 데이터 분포의 변화
- 개념 드리프트: 입력-출력 관계의 변화
- 시스템 지표: 지연 시간, 처리량, 가용성
드리프트나 품질 저하가 감지되면 재학습 트리거, 롤백, 알림 등의 대응이 이뤄진다.
모델 모니터링은 운영 중인 머신 러닝 모델의 성능과 상태를 지속적으로 관찰하는 실무이다. MLOps에서 모델이 배포된 뒤에도 품질을 유지하기 위한 핵심 과정이다.
드리프트나 품질 저하가 감지되면 재학습 트리거, 롤백, 알림 등의 대응이 이뤄진다.