[AIOps] AI 도입 성공 여부 가르는 모델 드리프트란?

[AIOps] AI 도입 성공 여부 가르는 모델 드리프트란?

[AIOps] AI 도입 성공 여부 가르는 모델 드리프트란?  Chloe Woo | Content Strategist Toggle 모델 드리프트 개념모델 성능 저하, 왜 생길까?(1) 데이터 분포의 변화(=데이터 드리프트)(2) 컨셉 드리프트모델 드리프트를 해결하는 전략(1) 데이터 드리프트 감지 자동화(2) 모델 모니터링 및 테스트 자동화(3) 근본 원인 분석(4) 모델 재학습 및 업데이트(5) 통합 환경에서 관리AIOps 플랫폼으로 모델 드리프트를 빠르게 감지하고...
생산 자재 변경으로 인한 검사 ‘데이터 드리프트’를 잡아낸 사례(DQI 모델) 

생산 자재 변경으로 인한 검사 ‘데이터 드리프트’를 잡아낸 사례(DQI 모델) 

생산 자재 변경으로 인한 검사 ‘데이터 드리프트’를 잡아낸 사례(DQI 모델)  Challenge   항상 일정한 광학 이미지가 촬영돼야 모델을 제대로 학습시키고 양/불량 판정 정확도를 높일 수 있음. 그러나 제조 현장의 다양한 요인 변화로 인해 ‘데이터 드리프트’가 발생하면서 생산품에 결함이 없음에도 NG가 발생하는 경우가 잦아 품질 검사 효율이 낮아짐 비용 및 관리 복잡도를 높이지 않으면서 검사 이미지가 제대로 촬영되고 있는지 실시간으로 알 수 있는 방안 필요...