모델 성능 추적하기모델 정확도 및 데이터 일관성에 드리프트가 발생하는 경우 경보를 받아보세요.
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, 배포를 통한 목표 설정 및 추적
- 모델 드리프트의 영향을 받는 비즈니스 메트릭을 식별하는 단계 간소화
- 드리프트 모니터링을 자동화하여 모델 저하의 영향 최소화
책임감 있는 AI를 대규모로 구축하는 방법
watsonx.ai 출시 발표- 파운데이션 모델로 구동되는 새로운 생성형 AI 기능과 함께 전통적인 머신 러닝을 결합하는 완전히 새로운 엔터프라이즈 스튜디오
모델 드리프트의 영향 이해하기
AI 모델에서 드리프트를 감지하는 방법을 배워보세요.
드리프트 모니터링이 어떻게 작동하는지 알아보세요.
모델 평가 및 관리를 직접 체험해 보세요.
모델 검증 및 모니터링에 대한 기술 개요를 확인하세요.