모델 모니터링 문서 원본 보기

'''모델 모니터링'''은 운영 중인 머신 러닝 모델의 성능과 상태를 지속적으로 관찰하는 실무이다. [[MLOps]]에서 모델이 배포된 뒤에도 품질을 유지하기 위한 핵심 과정이다.

== 감시 항목 ==

* 예측 품질: 정확도·오류율 등 업무 지표
* 데이터 드리프트: 입력 데이터 분포의 변화
* 개념 드리프트: 입력-출력 관계의 변화
* 시스템 지표: 지연 시간, 처리량, 가용성

드리프트나 품질 저하가 감지되면 재학습 트리거, 롤백, 알림 등의 대응이 이뤄진다.

== 함께 보기 ==

* [[MLOps]]
* [[모델 서빙]]

== 출처 ==

* [https://en.wikipedia.org/wiki/MLOps 위키백과: MLOps]
* [https://www.evidentlyai.com/mlopswiki Evidently: MLOps Wiki]

[[분류:머신 러닝]]