머신러닝 기초: 이상 탐지 튜토리얼
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
데이터 분석
대상자
- 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, MLOps 개발자
- 중간~고급 수준의 실무 경험자
핵심 요약
- 이상 탐지(Anomaly Detection)는 ML 시스템의 전체 라이프사이클 내에서 필수적인 모니터링 도구로, 모델 성능 저하, 데이터 드리프트, 인프라 문제 등을 사전에 감지하여 서비스 품질 유지에 기여
- MLflow, Airflow, Kubernetes, Feature Store(Feast/Tecton) 등 도구와 통합된 분산 시스템 형태로 구현
- 감지 정확도와 가상 경고 최소화를 위한 Z-score, 자동 인코더(Autoencoder), 고립 숲(Isolation Forest) 등 알고리즘 활용
섹션별 세부 요약
1. 사례: 이상 탐지 필요성
- 2023년 Q3, 프레드 탐지 모델의 오류로 인해 가짜 경고 17% 증가 및 서비스 중단 발생
- 기존 모니터링은 전체 정확도에 집중되어 있었으나, 특정 인구통계의 거래 금액 분포 변화를 감지하지 못함
- 이상 탐지는 모델 배포 후가 아닌 데이터 수집, 모델 훈련, 실시간 추론 등 전 단계에 적용해야 함
2. 이상 탐지의 MLOps 역할
- 데이터 품질 검증, 모델 훈련 품질 관리, 실시간 추론 모니터링, 모델 폐기 신호 감지 등 전 ML 파이프라인에 걸쳐 적용
- 규제 준수(모델 공정성, 설명 가능성), 확장성(성능 저하 감지), 서비스 수준 목표(SLO) 유지에 직접 기여
3. 시스템 통합 및 도구 활용
- MLflow: 모델 버전, 파라미터, 메트릭 추적 및 기준 성능 비교
- Airflow/Prefect: 데이터 검증, 특성 공학, 모델 재훈련 파이프라인 자동화
- Kubernetes: 추론 엔드포인트와 이상 탐지 서비스 동시 배포 및 확장
- Feast/Tecton: 특성 드리프트 및 데이터 품질 감지 후 경고 트리거
- SageMaker/Vertex AI: 내장 모니터링 도구와 커스텀 이상 탐지 로직 통합
4. 구현 패턴 및 예시 코드
- 데이터 드리프트 감지 Python 함수
```python
def detect_data_drift(df, column, threshold=3):
mean = df[column].mean()
std = df[column].std()
z_scores = np.abs((df[column] - mean) / std)
drift_count = np.sum(z_scores > threshold)
return drift_count > len(df) * 0.05
```
- Kubernetes 캐니리 배포 예시
```yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: fraud-detection-v2
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: fraud-detection
version: v2
template:
metadata:
labels:
app: fraud-detection
version: v2
spec:
containers:
- name: fraud-detection
image: your-image:v2
```
5. 주요 고려사항 및 대응 전략
- Stale Models: 자동 재훈련 파이프라인으로 데이터 드리프트 또는 성능 저하 감지
- Feature Skew: 생산 환경에서 특성 분포 감지 및 데이터 검증 체크
- Latency Spikes: 자동 확장, 캐싱, 모델 최적화, 회로 차단기 사용
- False Positives: 감지 임계값 조정 및 맥락 정보 통합
- Data Poisoning: 강력한 데이터 검증, 접근 제어, 감사 로깅
6. 성능 지표 및 최적화 기법
- 핵심 지표: P90/P95 지연 시간, 처리량, 모델 정확도, 인프라 비용
- 최적화: 배치 처리, 캐싱, 벡터화, 자동 확장, 프로파일링
- 모니터링 도구: Prometheus(시스템 메트릭), Grafana(시각화), OpenTelemetry(트레이싱), Evidently(데이터/모델 모니터링)
결론
- 이상 탐지 시스템은 ML 파이프라인의 전 단계에 통합되어야 하며, MLflow, Airflow, Kubernetes 등 도구와의 연동이 필수
- Z-score, 자동 인코더, 고립 숲 알고리즘을 활용한 감지 정확도와 가상 경고 최소화를 위한 임계값 조정
- 자체 모니터링 도구(Prometheus/Evidently)와 배포 시 자동 롤백 메커니즘을 통한 실무 적용 예시