머신러닝 기초: 정확도의 시스템적 관점

카테고리

데이터 과학/AI

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머신러닝

대상자

• 대상: 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, DevOps 전문가
• 난이도: 중급 이상 (MLOps, 시스템 전체적 관점 포함)

핵심 요약

• 정확도는 모델의 고유한 특성이 아닌, 데이터, 모델, 인프라의 상호작용으로 결정되는 시스템 전체적 특성이다.
• MLflow, Kubernetes, Feature Store 등 도구를 통해 정확도를 지속적으로 모니터링하고 자동화된 검증 프로세스가 필요하다.
• A/B 테스트, Canary 배포, 피드백 루프 등을 통해 생산 환경에서의 정확도를 실시간으로 관리해야 한다.

섹션별 세부 요약

1. 정확도의 시스템적 관점

• FinTechCorp 사례: 모델의 오프라인 정확도는 안정적이었지만, transaction_velocity_last_hour 특성의 분포 변화로 인해 가짜 양성 증가 발생.
• 정확도 정의: 예측 결과의 실제 데이터 상태에 대한 정확성을 반영하는 복합 지표로, 단순한 정밀도/재현율을 넘어선다.
• MLOps 요구사항: 데이터 품질, 모델 성능, 인프라 신뢰성의 통합 관리가 필수적.

2. 정확도와 상호작용하는 주요 구성 요소

• MLflow: 모델 버전, 파라미터, 생산 정확도 추적.
• Kubernetes: 모델 서빙의 확장성 및 지연 시간 관리로 정확도 간접 영향 발생.
• Feature Store (Feast, Tecton): 훈련/서빙 환경 간 특성 일관성 보장.
• Cloud ML Platforms (SageMaker, Vertex AI): 모델 배포, 모니터링, 확장의 관리형 서비스 제공.

3. 정확도 관리 패턴

• A/B 테스트 (전자상거래): 예측 구매 확률과 실제 구매의 상관관계로 정확도 정의.
• Canary 배포 (금융): 1% 트래픽 대상으로 새 모델의 가짜 양성 비율 비교.
• 피드백 루프 (콘텐츠 검토): 인간 라벨링 데이터로 모델 재학습 및 정확도 향상.

4. 생산 환경 워크플로우

• 데이터 수집 → 특성 공학 → 모델 훈련 → MLflow 등록 → Kubernetes 서빙 → 예측 → 모니터링 → 피드백 루프로 구성.
• Istio 등의 서비스 메시지 사용으로 Canary 롤아웃 가능.
• CI/CD 훅으로 새 모델 버전에 대한 자동 정확도 테스트 트리거.

5. 정확도 저하 원인 및 대응

• Stale Models: 데이터 분포 변화로 인한 모델 과시화.
• Feature Skew: 훈련/서빙 환경 간 특성 분포 차이.
• Data Quality Issues: 결측 데이터로 인한 예측 오류.
• Mitigation: 자동 롤백, 정확도 경고 시스템, 데이터 검증 도입.

6. 관측성 스택 및 메트릭

• Prometheus, Grafana, Evidently 등으로 정확도, 지연 시간, 데이터 드리프트 등 메트릭 모니터링.
• 경고 조건: 정확도 하한선, 지연 시간, 데이터 드리프트 초과 시 알림.
• 로그 트레이스: 예측 및 특성 값의 상세 로그 기록으로 디버깅 가능.

7. 성숙한 플랫폼의 교훈

• 중앙집중형 Feature Store: 훈련/서빙 간 특성 일관성 보장.
• 자동 모델 모니터링: 정확도 및 데이터 품질 지속 모니터링.
• 확장 가능한 인프라: Kubernetes 기반의 자동 확장 설계.

결론

• 정확도 관리는 모델 성능뿐 아니라 데이터 품질, 인프라 안정성까지 고려해야 하며, MLflow, Kubernetes, Feature Store 등 도구를 통한 자동화된 검증 프로세스가 필수적이다.
• 생산 환경에서의 정확도는 A/B 테스트, Canary 배포, 피드백 루프를 통해 실시간으로 모니터링하고, 자동 롤백 및 경고 시스템으로 안정성을 확보해야 한다.