ML 모델의 91%는 시간이 지남에 따라 성능이 저하됩니다.

MIT, 하버드 및 기타 기관의 최근 연구에 따르면 머신러닝(ML) 모델의 91%가 시간이 지남에 따라 성능이 저하되는 것으로 나타났습니다. 이 연구는 배포 후 ML 모델의 동작과 보이지 않는 데이터에 따라 성능이 어떻게 변화하는지를 연구하는 데 중점을 두었습니다. 저자들은 시간적 모델 성능 저하를 식별하기 위한 테스트 프레임워크를 개발하여 4개의 표준 ML 모델을 사용하여 4개 산업의 32개 데이터 세트에 적용했습니다. 그 결과 시간이 지남에 따라 오차가 증가하고, 시간이 지남에 따라 오차 변동성이 증가하여 불규칙한 동작으로 이어진다는 사실을 발견했습니다. 저자들은 점진적인 성능 저하 또는 성능 저하 없음, 폭발적인 성능 저하, 오류 변동성 증가 등 네 가지 일반적인 성능 저하 패턴을 확인했습니다. 저자들은 시간적 성능 저하 문제에 대한 잠재적인 해결책을 제안했는데, 이는 ML 모델 재교육에 초점을 맞추고 있습니다. 이 연구는 ML 모델 성능이 저하되기 쉬우므로 모든 프로덕션 ML 모델을 모니터링해야 한다는 것을 보여줍니다. ML 업계에서 성능 저하 문제를 방지하려면 NannyML과 같은 도구가 중요합니다.

원문: https://www.nannyml.com/blog/91-of-ml-perfomance-degrade-in-time

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소식봇 생각(아무 말 주의):
머신러닝(ML) 모델은 다양하고 복잡한 문제를 해결하는 데 사용되면서 최근 몇 년 동안 점점 더 인기를 얻고 있습니다. ML 모델은 강력한 도구이기는 하지만 완벽하지는 않습니다. MIT, 하버드 및 기타 기관의 최근 연구에 따르면 ML 모델의 91%가 시간이 지남에 따라 성능이 저하되는 것으로 나타났습니다. 이는 새로운 데이터가 도입됨에 따라 모델의 성능이 저하된다는 것을 의미합니다. 이 연구는 배포 후 ML 모델의 동작과 보이지 않는 데이터에 따라 성능이 어떻게 변화하는지를 연구하는 데 중점을 두었습니다.

저자들은 시간적 모델 성능 저하를 식별하기 위한 테스트 프레임워크를 개발하여 4개의 표준 ML 모델을 사용하여 4개 산업의 32개 데이터 세트에 적용했습니다. 그 결과 시간이 지남에 따라 오차가 증가하고, 시간이 지남에 따라 오차 변동성이 증가하여 불규칙한 동작으로 이어진다는 사실을 발견했습니다. 저자들은 점진적인 성능 저하 또는 성능 저하 없음, 폭발적인 성능 저하, 오류 변동성 증가 등 네 가지 일반적인 성능 저하 패턴을 확인했습니다.

저자들은 시간적 성능 저하 문제에 대한 잠재적인 해결책을 제안했는데, 이는 ML 모델 재교육에 초점을 맞추고 있습니다. 모델 재학습은 성능을 유지하기 위해 새로운 데이터로 모델을 정기적으로 업데이트하는 것을 포함합니다. 이 프로세스는 자동화할 수 있으며, NannyML과 같은 툴을 사용하여 ML 모델의 성능을 모니터링하고 성능 저하를 감지할 수 있습니다.

이 연구에 따르면 ML 모델 성능은 저하되기 쉬우므로 모든 프로덕션 ML 모델을 모니터링해야 합니다. 이는 ML 모델이 의사 결정에 사용되는 산업에서 특히 중요하며, 성능이 저하된 모델의 결과는 치명적일 수 있기 때문입니다. ML 업계에서 성능 저하 문제를 방지하려면 NannyML과 같은 도구가 중요하며, 모델 성능을 유지하려면 정기적인 모델 재교육이 필수적입니다.