연습 1: 명확하고 간단하게 시작

머신러닝 모델이 하고 싶은 작업을 작성합니다.

머신러닝 모델에 다음이 필요합니다.

성공을 위한 도움말
이 시점에서 문장은 정성적일 수 있지만 간접 목표가 아닌 실제 목표를 반영해야 합니다. 확실하지 않다면 이전 강의를 살펴보고 머신러닝 모델이 할 수 있는 작업을 살펴보세요.

연습 2: 이상적인 결과

ML 모델을 시스템에 추가하면 바람직한 결과를 얻을 수 있습니다. 모델 자체와 무관한 결과는 무엇인가요? 이 결과는 모델 및 모델 품질 평가 방식과 상당히 다를 수 있습니다.

이상적인 결과는 다음과 같습니다.

성공을 위한 도움말
제품이 이미 최적화되고 있는 측정항목으로만 시간을 제한할 필요는 없습니다 (다음 실습에서 다룸). 대신 제품이나 서비스의 더 큰 목표에 집중해 보세요.

연습 3: 성공 측정항목

ML 시스템으로 성공과 실패 측정항목을 기록합니다. 실패 측정항목은 중요합니다. 즉, ML 시스템이 실패했는지 어떻게 알 수 있을까요? 성공 측정항목과 실패 측정항목은 모델에 대한 평가 측정항목과는 별개로 표현되어야 합니다. 예를 들어 정밀도, 재현율, AUC에 대해서가 아닌, 예상되는 결과에 관해 이야기하세요. 이러한 측정항목은 위에서 지정한 이상적인 결과와 연결되는 경우가 많습니다.

Google의 성공 측정항목은 다음과 같습니다.

다음과 같은 경우 ML 모델이 실패로 간주됩니다.

성공을 위한 도움말
  • 측정항목을 측정할 수 있나요?
  • 어떻게 측정할 건가요?
  • 언제 측정할 수 있나요?
    • 새 ML 시스템이 성공 또는 실패인지 확인하는 데 시간이 얼마나 걸리나요?
  • 장기적으로 엔지니어링 및 유지보수 비용을 고려합니다.
  • 실패는 성공 측정항목의 미완료로 인해만 발생하는 것이 아닙니다.

연습 4: 출력

ML 모델에서 생성하려는 출력을 작성합니다.

ML 모델의 출력은 다음과 같습니다.

출력은 다음 중 하나로 정의됩니다.

성공을 위한 도움말
  • 출력은 머신이 생성할 수 있는 정의로 수량화할 수 있어야 합니다.
  • 예측 ML을 사용하는 경우 학습 데이터에 사용할 예시 출력을 얻을 수 있나요?
    • 방법 및 출처
  • 시청 시간을 백분위수로 변환하는 등 출력 예시를 엔지니어링해야 할 수도 있습니다.
  • 학습에 사용할 예시 출력을 얻기가 어려우면 문제와 목표를 데이터로 학습시키는 데 사용할 수 있는 문제와 목표로 재구성하기 위해 이전 실습에 대한 응답을 다시 검토해야 할 수 있습니다.

연습 5: 출력 사용

ML 모델에서 출력을 가져와야 하는 경우와 제품에서 사용되는 방식을 작성합니다.

다음과 같은 경우에 ML 모델의 출력을 가져옵니다.

결과는 다음에 사용됩니다.

성공을 위한 도움말
예측하는 데 필요한 데이터를 고려하세요. 예를 들어 ML을 사용하여 지도 앱에서 이동 시간을 예측하는 경우 '사용자가 출발지, 목적지, 교통수단을 선택할 때 모델의 출력을 얻습니다.'라고 쓸 수 있습니다.
제품에서 예측 결과를 사용하는 방법을 고려하세요.
  • UI에서 사용자에게 즉시 표시되나요?
  • 후속 비즈니스 로직에서 사용되나요?
  • 어떤 지연 시간 요구사항이 있나요?
이러한 요구사항 (ML 모델의 제공 요구사항)은 예측에 사용할 수 있는 정보에 영향을 줄 수 있습니다. 예:
  • 원격 서비스의 데이터 지연 시간이 길어서 사용하기가 어려워질 수 있습니다.
  • 데이터 소스에서 새 정보를 제공하지 못하는 경우:
    • 처리된 로그는 하루에 한 번만 생성될 수 있습니다.
    • 실제로 발생하기 전에는 특정 정보 (예: 전환 이벤트)를 알 수 없습니다.
Oracle 테스트: 항상 정답이 있었다고 가정합니다. 이 기능을 제품에서 어떻게 사용하면 좋을까요?

연습 6: 휴리스틱

ML을 사용하지 않는 경우 문제를 해결하는 방법을 작성합니다. 사용할 수 있는 휴리스틱을 예로 들 수 있습니다.

ML을 사용하지 않는다면 다음과 같이 합니다.

성공을 위한 도움말
내일 제품을 제공해야 하고 비즈니스 로직만 하드코딩할 수 있는 시나리오를 생각해 보세요. 이럴 때 어떻게 하면 좋을까요?
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