배포된 AI 시스템은 성공적인가요?

인공 지능 이해하기

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

성공은 언제 측정해야 할까요?

성공은 언제 측정해야 할까요?

오프라인 성능 측정하기 - 정확도

오프라인 성능 측정하기 - 정확도

오프라인 성능 측정하기 - 정확도

오프라인 성능 측정하기 - 정확도

오프라인 성능 측정하기 - 정확도

정확도 외 - 오류 및 기타 지표

검색 및 추천 엔진의 지표: 순위 품질 -사용자와의 순위 항목 관련성-, 검색 결과 또는 추천의 다양성 등

프로덕션에서 성공 측정하기

• 모델의 성능 저하: 측정된 지표 값이 시간이 지남에 따라 악화됨

• 비즈니스 지표: KPI(핵심 성과 지표)
  • 조직 목표의 성과 및 진행 상황 지표

위험: 무엇이 잘못될 수 있을까요?

가능한 위험 요소:

• 데이터 편향
• 투명성 부족
• 윤리적 문제
• 의심스러운 시스템 신뢰성
• 사이버 위협에 대한 취약성

개념 증명(PoC):

• 타당성과 잠재 가치를 검증하기 위한 파일럿 데모 + 초기 위험 식별

연습해 봅시다!

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