AI / 데이터 · 심화
대규모 프로덕션 환경에서 모델 성능 저하를 일으키는 데이터 드리프트(Data Drift)와 컨셉 드리프트(Concept Drift)를 효과적으로 탐지하고, 이를 자동으로 완화하기 위한 MLOps 시스템 설계 방안에 대해 설명하고, 재학습(Retraining) 전략과 롤백(Rollback) 메커니즘을 포함하여 구체적인 구현 방안을 제시하시오.
힌트 · 통계적 검정, 특성 중요도 변화, A/B 테스팅, 모델 레지스트리 활용을 고려해야 합니다. 드리프트 유형에 따른 재학습 주기 및 트리거를 정의합니다.
데이터 드리프트 탐지컨셉 드리프트 탐지자동 재학습롤백 메커니즘MLOps 파이프라인
모범답안
면접관님, 데이터 드리프트와 컨셉 드리프트 탐지 및 완화를 위한 MLOps 시스템 설계에 대해 말씀드리겠습니다.
먼저, 데이터 드리프트는 통계적 검정(Kolmogorov-Smirnov, Chi-squared)을 통해 탐지하고, 특성 중요도 변화를 모니터링합니다. 컨셉 드리프트는 A/B 테스팅을 통해 모델 성능 변화를 감지합니다.
탐지된 드리프트 유형에 따라 재학습 전략을 달리합니다. 데이터 드리프트는 주기적인 재학습을, 컨셉 드리프트는 성능 저하 임계값을 기준으로 트리거되는 재학습을 수행합니다.
재학습된 모델은 모델 레지스트리에 저장하고, 롤백 메커니즘을 통해 문제가 발생했을 때 이전 버전으로 신속하게 복구할 수 있도록 구성합니다. MLOps 파이프라인은 이러한 과정을 자동화하여 모델의 안정적인 운영을 보장합니다.
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