반응형 통계적 검정2 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. 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 영향데이터 드리프트는 모델의 예측 정확도를 감소시키고, 잘못.. 2025. 2. 13. 데이터 분석 준 전문가(ADsP) 기출 문제 복원(ADsP 40회) 데이터 분석 준 전문가(ADsP) 40회 기출 문제ADsP 40회 기출문제 기반으로 재 가공한 문제와 해설 입니다. 데이터 분석 준 전문가(ADsP) 40회 1과목 데이터의 이해01. 다음 중 기업의 전략 도출을 위한 가치 기반 분석과 관련된 설명으로 옳지 않은 것을 고르시오.가치 사슬 분석은 기업의 핵심 활동을 파악하는 데 도움을 준다.SWOT 분석은 기업의 내부 환경과 외부 환경을 동시에 고려한다.가치 곡선 분석은 경쟁사와의 차별화 전략을 수립하는 데 유용하다.비즈니스 모델 캔버스는 기업의 수익 구조만을 분석하는 도구이다.포터의 5가지 경쟁요인 분석은 산업 구조를 이해하는 데 도움을 준다.정답: 4해설: 비즈니스 모델 캔버스는 기업의 수익 구조뿐만 아니라 핵심 파트너, 핵심 활동, 핵심 자원, 가치 .. 2024. 8. 10. 이전 1 다음 반응형
