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학습-서빙 스큐

Training serving skew

학습 운영 불일치

학습-서빙 스큐는 학습과 실제 실행에서 데이터 생성·전처리·특징 계산 방식이 다르게 적용되는 문제다.

설명

환경의 자연스러운 변화와 달리 구현이나 수집 경로 차이로도 생긴다.

학습은 1분 평균, 운영은 순간 최댓값을 같은 특징 이름으로 넣으면 모형 입력 의미가 달라진다.

같은 이름의 특징도 계산 정의와 시간 범위를 대조한다.

이상 점수는 관측이 기준에서 얼마나 벗어나는지 탐지 방법이 수치로 표현한 값이다.

임계값은 점수나 측정값을 기준으로 판단을 나누는 경계값이다.

경보는 관측이나 점수가 정해진 조건을 만족해 확인 또는 조치를 요청하는 신호다.