모델 성능 모니터링
모델 성능 모니터링이란?
머신 러닝 모델이 의도한 대로 올바르게 작동하도록 지원
정확한 머신 러닝 모델
배포 후 모델의 성능 저하 문제 해결
- 데이터 및 개념 드리프트를 해결하여 관련된 예측을 유지할 수 있습니다.
- 뉴렐릭 알림 및 응용 인텔리전스를 설정해 문제를 해결하고 알림 노이즈를 줄일 수 있습니다.
- 모델의 성능과 기능에 대한 통계 데이터를 확보하고 결과를 향상할 수 있습니다.
사전 통합
머신 러닝 텔레메트리 활용 및 정보에 입각한 의사 결정
- 자체 데이터(기능, 예측 값 등)를 추론 데이터, 집계 통계 또는 커스텀 메트릭으로 사용할 수 있습니다.
- 통합(예: AWS SageMaker)을 사용해 타 플랫폼의 머신 러닝 모델 텔레메트리를 추가할 수 있습니다.
- 오픈 플랫폼 데이터 인제스트와 관련된 다양한 파트너 커뮤니티를 활용할 수 있습니다.
포괄적인 옵저버빌리티
신속한 모델 시각화를 통해 수치 변화 확인
- 특정 활용 사례에 맞는 차트를 발견해 추가할 수 있습니다.
- 즉시 사용 가능한 성능 모니터링 대시보드를 통해 모델에 대해 즉각적인 가시성을 확보할 수 있습니다.
- 모델 예측과 시간 경과에 따른 성능 저하를 쉽게 추적하고 한눈에 파악할 수 있습니다.
팀 간 정렬
데이터와 협업을 통해 머신 러닝 관련 문제 해결
- 머신 러닝 엔지니어, 데브옵스 및 데이터 과학 팀이 단일 데이터 소스를 공유하여 팀 간의 비효율성을 줄일 수 있습니다.
- 머신 러닝 모델을 추적하는 유일한 풀스택 옵저버빌리티 플랫폼에서 성능을 문맥으로 확인할 수 있습니다.
- 운영 환경에서 협업하고 비즈니스에 영향을 미치기 전에 알림에 대응할 수 있습니다.
