데이터 드리프트(Data Drift) : 머신러닝 모델의 숨은 위협과 대응 전략

데이터 드리프트(Data Drift) : 머신러닝 모델의 숨은 위협과 대응 전략

 

머신러닝 모델은 개발 당시의 데이터 분포를 기반으로 학습하여 예측과 분류 작업을 수행합니다. 그러나 시간이 지남에 따라 입력 데이터의 통계적 속성이나 분포가 변하는 현상을 데이터 드리프트라고 하며, 이는 모델의 성능 저하를 초래할 수 있는 중요한 문제입니다.

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데이터 드리프트의 주요 원인

 

• 운영 환경의 변화 : 제조 공정의 설정 변경이나 새로운 장비의 도입 등으로 인해 데이터 수집 환경이 변할 수 있습니다.
• 외부 요인의 영향: 경제 상황, 정책 변경, 기술 발전 등 외부 환경의 변화로 데이터 패턴이 달라질 수 있습니다.
• 데이터 수집 방법의 변경: 데이터 수집 방식이나 센서의 업그레이드 등으로 인해 데이터의 특성이 변할 수 있습니다.

데이터 드리프트의 주요 원인

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데이터 드리프트의 영향

데이터 드리프트는 모델의 예측 정확도를 감소시키고, 잘못된 의사 결정을 유발하며, 궁극적으로 비즈니스 가치의 하락을 초래할 수 있습니다.

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데이터 드리프트 감지 방법

 

• 통계적 방법
  • Kolmogorov-Smirnov(KS) 검정: 연속형 특성의 분포 변화를 감지합니다.
  • Chi-squared 검정: 범주형 특성의 분포 변화를 탐지합니다.
• 분포 비교 방법
  • Population Stability Index(PSI): 두 데이터 세트의 분포를 비교하여 시간에 따른 변화를 측정합니다.
  • Wasserstein 거리: 학습 데이터와 새로운 입력 데이터의 분포를 비교합니다.
• 시계열 기반 방법
  • ADWIN(Adaptive Windowing) : 데이터 스트림의 평균 변화를 감지합니다.
  • Page-Hinkley 테스트 : 데이터 스트림의 평균 변화를 모니터링하여 설정된 임계값 초과 시 변화를 감지합니다.
  • CUSUM(Cumulative Sum Control Chart) : 데이터의 누적 편차를 모니터링하여 변화를 감지합니다.
• 머신러닝 기반 방법
  • 도메인 분류기(Domain classifier) : 원본 데이터와 새로운 데이터를 구분하는 모델을 학습시켜 드리프트를 감지합니다.
  • DDM(Drift Detection Method): 분류 모델의 오류율 변화를 감지하여 드리프트를 식별합니다.

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데이터 드리프트 대응 방안

 

• 지속적인 모니터링: 입력 데이터의 분포 변화를 주기적으로 관찰하여 이상 징후를 조기에 발견합니다.
• 모델 재학습: 새로운 데이터를 반영하여 모델을 주기적으로 업데이트함으로써 최신 데이터 패턴에 적응합니다.
• 드리프트 감지 기술 활용: KS 검정, PSI 등의 통계적 방법을 사용하여 드리프트를 탐지하고 대응합니다.
• 강건한 모델 설계: 데이터 변화에 덜 민감한 모델 아키텍처를 개발하여 드리프트의 영향을 최소화합니다.

데이터 드리프트 대응 방안

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결론

데이터 드리프트는 머신러닝 모델의 성능과 신뢰성에 중대한 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 지속적인 모니터링과 적절한 대응 전략을 통해 모델의 성능을 안정적으로 유지하고, 변화하는 환경에 적응할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 것이 중요합니다.

 

참고자료

https://www.evidentlyai.com/ml-in-production/data-drift?utm_source=chatgpt.com

What is data drift in ML, and how to detect and handle it