데이터 드리프트
모델 학습 시 사용한 데이터의 특성과 실제 운영 환경에서 입력되는 데이터의 특성이 시간이 지남에 따라 달라지는 현상이다. 조명 변화나 장비 노후화 등으로 발생하며, 모델의 예측 정확도를 떨어뜨리는 주요 원인이 된다.
모델보다 중요한 데이터 검증, 파이썬 라이브러리 5개로 끝내기
데이터 파이프라인의 생존을 결정하는 파이썬 검증 도구 5선
시간당 54만 달러의 손실을 막는 법: 무너지지 않는 AI 파이프라인 설계 전략
배포가 끝이 아니다, 모델 성능을 지키는 4가지 핵심 지표