데이터 분포 변화에 따른 머신러닝 모델 성능 저하 해결 방법과 재학습 전략
머신러닝 모델을 운영하다 보면 처음에 높은 정확도를 보이던 알고리즘이 시간이 지날수록 예측력이 급격히 떨어지는 현상을 자주 마주하게 됩니다. 이는 학습 데이터가 생성될 당시의 환경과 현재 운영 중인 환경의 데이터 분포가 달라지는 개념 드리프트 현상 때문에 발생하는 일반적인 문제 상황입니다. 사용자의 구매 패턴이나 서비스 이용 형태가 시시각각 변화하는 서비스 환경에서 고정된 모델은 결국 노후화된 정보를 바탕으로 판단을 내리게 됩니다. 성능이 저…