머신러닝 기초: 파이썬을 활용한 A/B 테스트
카테고리
데이터 과학/AI
서브카테고리
인공지능
대상자
- 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, MLOps 전문가
- 난이도: 중급~고급 (MLOps, 모델 배포, A/B 테스트 경험 필요)
핵심 요약
- A/B 테스트는 머신러닝 시스템의 전 생애주기(데이터 수집, 모델 배포, 모니터링)에 필수적
- MLflow, Airflow, Kubernetes, Ray 등 도구와의 통합이 핵심
- "모델 정확도 향상"보다 "프로덕션 환경에서의 실시간 데이터 상호작용"에 주의 필요
섹션별 세부 요약
1. A/B 테스트 사례: 피싱 감지 모델의 실수
- 2023년 Q3, 피싱 감지 모델의 정규화 기법 변경으로 17%의 false positive 증가
- 오프라인 지표는 개선되었지만, 실시간 데이터 스트림과의 상호작용으로 feature skew 발생
- A/B 테스트는 단순한 성능 비교가 아닌, 모델, 데이터, 인프라의 종합적 평가 필요
2. A/B 테스트 인프라 구성 요소
- MLflow: 모델 버전 관리
- Airflow/Dask: 실험 스케줄링 및 데이터 파이프라인 관리
- Kubernetes: 컨테이너화 배포
- Feast/Tecton: 일관된 feature 접근
- SageMaker/Vertex AI: 클라우드 기반 관리형 서비스
3. A/B 테스트 실행 패턴과 트레이드오프
- Shadow Deployments: 새 모델은 사용자 경험에 영향 없이 프로덕션 트래픽 복사
- Canary Releases: 새 모델에 소규모 트래픽 할당
- Multi-Armed Bandit (MAB): 실시간 성능에 따라 트래픽 할당 조정
- 모델 성능 vs. 인프라 복잡도: 관리형 서비스는 사용 편리하지만 커스터마이징 제한, 커스텀 솔루션은 유연성 높지만 개발 노력 필요
결론
- A/B 테스트는 MLOps와 규제 준수(공정성, 설명 가능성)에 필수적
- "MLflow + Airflow + Kubernetes" 인프라 조합을 기준으로 설계
- 모델 배포 시 Latency 모니터링과 실시간 데이터 스트림의 상호작용 고려 필수
- "Shadow Deployments"와 "Canary Releases"를 병행하여 위험 최소화