IBM, 리더 기업으로 선정
Forrester Wave™: Multimodal Predictive Analytics and Machine Learning, 2020년 3분기에서 선정된 이유를 확인하세요.
개요
모델 드리프트란 무엇이며 왜 중요할까요?
모델 드리프트는 데이터 변경 및 입력 변수와 출력 변수 간의 관계로 인해 모델 성능이 저하되는 것을 말합니다. 시간이 지남에 따라 또는 갑자기 모델 드리프트가 조직에 부정적인 영향을 미치는 경우가 흔하게 발생합니다. 드리프트를 효과적으로 감지하고 완화하기 위해 조직은 데이터 및 AI 플랫폼의 일부로 모델 성능을 모니터링하고 관리할 수 있습니다. 데이터와 AI에 대한 이런 통합된 접근 방식으로 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.
- 지속적인 메트릭 추적 및 정확도와 데이터 일관성에 대한 경고 수신
- 개발, 검증, 배치를 통한 목표 설정 및 추적
- 모델 드리프트의 영향을 받는 비즈니스 메트릭을 식별하는 단계 간소화
- 드리프트 모니터링을 자동화하여 모델 저하의 영향 최소화
AI 모델 드리프트 감지 및 완화(01:58)
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드리프트 감지
모델 정확도의 드리프트를 모니터링하고 정확도가 임계값을 초과하여 저하될 때 경보를 수신합니다.
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